Reconstruction of Fiber Orientation Distributions and Fiber Densities with Global Prior Knowledge based on Diffusionweighted MR-Imaging
Final Report Abstract
Die ursprüngliche Grundidee dieses Projekts war die Nutzung von globalem Vorwissen um die Schätzung sekundärer Kontraste auf Basis von diffusionsgewichteter MRT robuster zu gestalten und weitere Informationen abzuleiten. Die angedachten Ideen wurden umgesetzt, allerdings hat sich insbesondere hinsichtlich (2) gezeigt, dass die Ergebnisse nicht spezifisch genug sind und ungewollte Einflussfaktoren eine zu große Rolle spielen. Somit haben wir uns alternativ auch auf Multi B-Wert Messungen konzentriert. Hier konnte eine sehr vielversprechende Methode entwickelt werden, deren praktische Umsetzung in der Routine bereits hier am Universitäts-Klinikum Freiburg stattgefunden hat. Auf die vorgeschlagene Erstellung eines Pseudo-Goldstandards wurde verzichtet, da sich herausgestellt hat, dass die öffentlichen Daten des Human Connectome Projects den Ansprüchen dieses Projektes bereits genügen.
Publications
- Efficient Monte Carlo Image Analysis for the Location of Vascular Entity. IEEE Transactions on Medical Imaging, Volume 34, Issue 2
H. Skibbe, M. Reisert, S. i. Maeda, M. Koyama, S. Oba, K. Ito, S. Ishii
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M Reisert , I Mader, R Umarova, S Maier, L Tebartz van Elst, V. G. Kiselev
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M. Reisert, V.G. Kiselev, B. Dihtal, E. Kellner, and D.S. Novikov
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M. Reisert, B. Dihtal, E. Kellner, H. Skibbe, C. Kaller
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S Mohammadi, D Carey, F Dick, J Diedrichsen, M Sereno, M Reisert, N Weiskopf
(See online at https://doi.org/10.3389/fnins.2015.00441) - Disentangling micro from mesostructure by diffusion MRI: A Bayesian approach. Neuroimage
Marco Reisert, Elias Kellner, Bibek Dhital, Jürgen Hennig, Valerij G. Kiselev
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Marco Reisert and Henrik Skibbe
(See online at https://doi.org/10.1007/s10851-017-0715-7)