Deutsch
 
Hilfe Datenschutzhinweis Impressum
  DetailsucheBrowse

Datensatz

DATENSATZ AKTIONENEXPORT
  A computational framework for ultra-high resolution cortical segmentation at 7 Tesla

Bazin, P.-L., Weiss, M., Dinse, J., Schäfer, A., Trampel, R., & Turner, R. (2014). A computational framework for ultra-high resolution cortical segmentation at 7 Tesla. NeuroImage, 93(2), 201-209. doi:10.1016/j.neuroimage.2013.03.077.

Item is

Basisdaten

einblenden: ausblenden:
Genre: Zeitschriftenartikel

Externe Referenzen

einblenden:

Urheber

einblenden:
ausblenden:
 Urheber:
Bazin, Pierre-Louis1, 2, Autor           
Weiss, Marcel1, Autor           
Dinse, Juliane1, Autor           
Schäfer, Andreas1, Autor           
Trampel, Robert1, Autor           
Turner, Robert1, Autor           
Affiliations:
1Department Neurophysics, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, ou_634550              
2Department Neurology, MPI for Human Cognitive and Brain Sciences, Max Planck Society, Leipzig, DE, ou_634549              

Inhalt

einblenden:
ausblenden:
Schlagwörter: Whole brain segmentation; Ultra-high resolution; 7 Tesla MRI
 Zusammenfassung: This paper presents a computational framework for whole brain segmentation of 7Tesla magnetic resonance images able to handle ultra-high resolution data. The approach combines multi-object topology-preserving deformable models with shape and intensity atlases to encode prior anatomical knowledge in a computationally efficient algorithm. Experimental validation on simulated and real brain images shows accuracy and robustness of the method and demonstrates the benefits of an increased processing resolution.

Details

einblenden:
ausblenden:
Sprache(n): eng - English
 Datum: 2013-03-292013-04-252014-06
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: DOI: 10.1016/j.neuroimage.2013.03.077
PMID: 23623972
Anderer: Epub 2013
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

einblenden:

Entscheidung

einblenden:

Projektinformation

einblenden:

Quelle 1

einblenden:
ausblenden:
Titel: NeuroImage
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Orlando, FL : Academic Press
Seiten: - Band / Heft: 93 (2) Artikelnummer: - Start- / Endseite: 201 - 209 Identifikator: ISSN: 1053-8119
CoNE: https://pure.mpg.de/cone/journals/resource/954922650166