ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Computational Diffusion MRI: MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019

دانلود کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI ، شنژن ، چین ، اکتبر 2019

Computational Diffusion MRI: MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019

مشخصات کتاب

Computational Diffusion MRI: MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019

ویرایش: 1st ed. 
نویسندگان: , , , , ,   
سری: Mathematics and Visualization 
ISBN (شابک) : 9783030528928, 9783030528935 
ناشر: Springer International Publishing;Springer 
سال نشر: 2020 
تعداد صفحات: 211 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 8 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 52,000

در صورت ایرانی بودن نویسنده امکان دانلود وجود ندارد و مبلغ عودت داده خواهد شد



کلمات کلیدی مربوط به کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI ، شنژن ، چین ، اکتبر 2019: ریاضیات، زیست شناسی ریاضی و محاسباتی، محاسبات عددی، کاربردهای ریاضی در علوم کامپیوتر، پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 9


در صورت تبدیل فایل کتاب Computational Diffusion MRI: MICCAI Workshop, Shenzhen, China, October 2019 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI ، شنژن ، چین ، اکتبر 2019 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب MRI انتشار محاسباتی: کارگاه آموزشی MICCAI ، شنژن ، چین ، اکتبر 2019



این جلد مقالات ارائه شده در کارگاه آموزشی MRI انتشار محاسباتی (CDMRI 2019)، که تحت نظارت کنفرانس بین المللی محاسبات تصویر پزشکی و مداخله به کمک رایانه (MICCAI) در شنژن، چین برگزار شد، گردآوری شده است. در 17 اکتبر 2019.

این کتاب آخرین پیشرفت ها را در زمینه به سرعت در حال گسترش MRI انتشاری ارائه می دهد. دیدگاه‌های جدیدی در مورد آخرین چالش‌های تحقیقاتی برای کسانی که در حال حاضر در این زمینه کار می‌کنند به اشتراک می‌گذارد، اما همچنین نقطه شروع ارزشمندی برای هر کسی که علاقه‌مند به یادگیری در مورد تکنیک‌های محاسباتی در MRI انتشار است، ارائه می‌کند. این کتاب شامل مشتقات دقیق ریاضی، انبوهی از تجسم های غنی و تمام رنگی و نتایج گسترده بالینی مرتبط است. به این ترتیب، برای محققان و پزشکان در زمینه‌های علوم کامپیوتر، فیزیک MRI و ریاضیات کاربردی مورد علاقه خواهد بود. خوانندگان مطالبی را دربرگیرنده طیف وسیعی از موضوعات، از مبانی ریاضی فرآیند انتشار و تولید سیگنال، تا روش‌های محاسباتی جدید و تکنیک‌های تخمین برای بازیابی in vivo ویژگی‌های ریزساختاری و اتصال، و همچنین پیدا خواهند کرد. به عنوان انتشار-آرامش سنجی و کاربردهای خط مقدم در تحقیقات و عمل بالینی. این نسخه شامل آثار دعوت شده از محققان برجسته با تمرکز خاص بر روی سه موضوع جدید و مهم است که در جامعه ام‌آرآی انتشار شتاب بیشتری می‌گیرد، از جمله راهبردهای جذب و پردازش سیگنال MRI انتشار، یادگیری ماشین برای MRI انتشار، و MRI انتشار در خارج از محیط. کاربردهای مغز و بالینی.

توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This volume gathers papers presented at the Workshop on Computational Diffusion MRI (CDMRI 2019), held under the auspices of the International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI), which took place in Shenzhen, China on October 17, 2019.

This book presents the latest advances in the rapidly expanding field of diffusion MRI. It shares new perspectives on the latest research challenges for those currently working in the field, but also offers a valuable starting point for anyone interested in learning about computational techniques in diffusion MRI. The book includes rigorous mathematical derivations, a wealth of rich, full-colour visualisations and extensive clinically relevant results. As such, it will be of interest to researchers and practitioners in the fields of computer science, MRI physics and applied mathematics. Readers will find contributions covering a broad range of topics, from the mathematical foundations of the diffusion process and signal generation, to new computational methods and estimation techniques for the in vivo recovery of microstructural and connectivity features, as well as diffusion-relaxometry and frontline applications in research and clinical practice. This edition includes invited works from high-profile researchers with a specific focus on three new and important topics that are gaining momentum within the diffusion MRI community, including diffusion MRI signal acquisition and processing strategies, machine learning for diffusion MRI, and diffusion MRI outside the brain and clinical applications.


فهرست مطالب

Front Matter ....Pages i-xi
Front Matter ....Pages 1-1
Connectome 2.0: Cutting-Edge Hardware Ushers in New Opportunities for Computational Diffusion MRI (Anastasia Yendiki, Thomas Witzel, Susie Y. Huang)....Pages 3-12
Alternative Diffusion Anisotropy Metric from Reduced MRI Acquisitions (Santiago Aja-Fernández, Antonio Tristán-Vega, Rodrigo de Luis-García, Derek K. Jones)....Pages 13-24
Optimized Response Function Estimation for Spherical Deconvolution (Tom Dela Haije, Aasa Feragen)....Pages 25-34
Optimal Fiber Diffusion Model Restoration (Clint Greene, Kate Revill, Cathrin Buetefisch, Ken Rose, Scott Grafton)....Pages 35-47
Diffusion Anisotropy Identification by Short Diffusion-Diffusion Correlation Spectroscopy (Fangrong Zong, Yan Zhuo, Natasha Spindler, Huabing Liu, Petrik Galvosas)....Pages 49-59
Front Matter ....Pages 61-61
Current Challenges and Future Directions in Diffusion MRI: From Model- to Data- Driven Analysis (Kurt G. Schilling, Baxter Rogers, Adam W. Anderson, Bennett A. Landman)....Pages 63-78
Spatial Sparse Estimation of Fiber Orientation Distribution Using Deep Alternating Directions Method of Multipliers Network (Ridho Akbar, Yuanjing Feng, Fan Zhang, Jianzhong He, Qingrun Zeng, Lipeng Ning et al.)....Pages 79-89
Free-Water Correction in Diffusion MRI: A Reliable and Robust Learning Approach (Leon Weninger, Simon Koppers, Chuh-Hyoun Na, Kerstin Juetten, Dorit Merhof)....Pages 91-99
Convolutional Neural Networks for Fiber Orientation Distribution Enhancement to Improve Single-Shell Diffusion MRI Tractography (Oeslle Lucena, Sjoerd B. Vos, Vejay Vakharia, John Duncan, Sebastien Ourselin, Rachel Sparks)....Pages 101-112
q-Space Novelty Detection with Variational Autoencoders (Aleksei Vasilev, Vladimir Golkov, Marc Meissner, Ilona Lipp, Eleonora Sgarlata, Valentina Tomassini et al.)....Pages 113-124
DWI Simulation-Assisted Machine Learning Models for Microstructure Estimation (Jonathan Rafael-Patino, Thomas Yu, Victor Delvigne, Muhamed Barakovic, Marco Pizzolato, Gabriel Girard et al.)....Pages 125-134
Convolutional Neural Network on DTI Data for Sub-cortical Brain Structure Segmentation (G. R. Pinheiro, D. S. Carmo, C. Yasuda, R. A. Lotufo, L. Rittner)....Pages 135-146
Front Matter ....Pages 147-147
A Framework to Construct a Longitudinal DW-MRI Infant Atlas Based on Mixed Effects Modeling of dODF Coefficients (Heejong Kim, Martin Styner, Joseph Piven, Guido Gerig)....Pages 149-159
Investigation of Changes in Anomalous Diffusion Parameters in a Mouse Model of Brain Tumour (Qianqian Yang, Simon Puttick, Zara C. Bruce, Bryan W. Day, Viktor Vegh)....Pages 161-172
A Network-Based Analysis of the Preterm Adolescent Brain Using PCA and Graph Theory (Hassna Irzan, Michael Hütel, Carla Semedo, Helen O’Reilly, Manisha Sahota, Sebastien Ourselin et al.)....Pages 173-181
Diffusion MRI Fiber Tractography by Flow Field Formation with Extended Physarum Solver: A Pilot Study with 2D Phantoms (Yoshitaka Masutani)....Pages 183-192
Front Matter ....Pages 193-193
Acquiring and Predicting Multidimensional Diffusion (MUDI) Data: An Open Challenge (Marco Pizzolato, Marco Palombo, Elisenda Bonet-Carne, Chantal M. W. Tax, Francesco Grussu, Andrada Ianus et al.)....Pages 195-208
Back Matter ....Pages 209-210




نظرات کاربران