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Institut für Computational Neuroscience

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Publikationen

  1. Organization and function of complex cortical networks

    Hilgetag, C-C. & Kaiser, M., 2008, Lectures in Supercomputational Neuroscience: Dynamics in Complex Brain Networks. Springer, S. 107-134 27 S.

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  2. An architectonic type principle integrates macroscopic cortico-cortical connections with intrinsic cortical circuits of the primate brain

    Hilgetag, C. C., Beul, S. F., van Albada, S. J. & Goulas, A., 2019, in: NETW NEUROSCI. 3, 4, S. 905-923 19 S.

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  3. 'Hierarchy' in the organization of brain networks

    Hilgetag, C. C. & Goulas, A., 13.04.2020, in: PHILOS T R SOC B. 375, 1796, S. 20190319

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  4. The highways and byways of the brain

    Hilgetag, C. C. & Zikopoulos, B., 03.2022, in: PLOS BIOL. 20, 3, S. e3001612

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  5. A natural cortical axis connecting the outside and inside of the human brain

    Hilgetag, C-C., Goulas, A. & Changeux, J-P., 02.08.2022, in: NETW NEUROSCI. 6, 4, S. 950–959 10 S.

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  6. Fourier domain techniques for digital angiography of the heart.

    Hohne, K. H., Obermoller, U., Riemer, M. & Witte, G., 1984, in: IEEE T MED IMAGING. 3, 2, S. 62-67 2.

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  7. Data compression in digital angiography using the Fourier transform.

    Höhne, K. H., Obermöller, U., Riemer, M., Witte, G. & Böhm, M., 1983, in: MED PHYS. 10, 6, S. 899-905 6.

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  8. A realistic model of human structure from the visible human data.

    Höhne, K. H., Pflesser, B., Pommert, A., Riemer, M., Schubert, R., Schiemann, T., Tiede, U. & Schumacher, U., 2001, in: METHOD INFORM MED. 40, 2, S. 83-89 2.

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  9. [New kinds of 3-dimensional atlases of the anatomy and function of the human body]

    Höhne, K. H., Pommert, A., Riemer, M., Schiemann, T., Schubert, R., Tiede, U. & Lierse, W., 1995, in: Z Arztl Fortbild (Jena). 89, 4, S. 430-435 4.

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  10. A new representation of knowledge concerning human anatomy and function.

    Höhne, K. H., Pflesser, B., Pommert, A., Riemer, M., Schiemann, T., Schubert, R. & Tiede, U., 1995, in: NAT MED. 1, 6, S. 506-511 6.

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  11. Coupled level set segmentation using a point-based statistical shape model relying on correspondence probabilities

    Hufnagel, H., Ehrhardt, J., Pennec, X., Ayache, N. & Handels, H., 2010, Medical Imaging 2010: Image Processing. SPIE, S. 181-188 8 S.

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  12. Application of a Probabilistic Statistical Shape Model to Automatic Segmentation

    Hufnagel, H., Ehrhardt, J., Pennec, X., Ayache, N. & Handels, H., 2009, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 - 12, 2009 Munich, Germany (Ifmbe Proceedings). Springer-Verlag GmbH, S. 2181-2184 4 S.

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  13. Computation of a Probabilistic Statistical Shape Model in a Maximum-a-posteriori Framework.

    Hufnagel, H., Pennec, X., Ehrhardt, J., Ayache, N. & Handels, H., 2009, in: METHOD INFORM MED. 48, 20090619, 20090619.

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  14. A Systematic Relationship Between Functional Connectivity and Intracortical Myelin in the Human Cerebral Cortex

    Huntenburg, J. M., Bazin, P-L., Goulas, A., Tardif, C. L., Villringer, A. & Margulies, D. S., 01.02.2017, in: CEREB CORTEX. 27, 2, S. 981-997 17 S.

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  15. A joint ESTRO and AAPM guideline for development, clinical validation and reporting of artificial intelligence models in radiation therapy

    Hurkmans, C., Bibault, J-E., Brock, K. K., van Elmpt, W., Feng, M., David Fuller, C., Jereczek-Fossa, B. A., Korreman, S., Landry, G., Madesta, F., Mayo, C., McWilliam, A., Moura, F., Muren, L. P., El Naqa, I., Seuntjens, J., Valentini, V. & Velec, M., 08.2024, in: RADIOTHER ONCOL. 197, S. 110345

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  16. Label Efficient Classification in Liquid Biopsy Data by Self-supervision

    Husseini, H., Nielsen, M., Pantel, K., Wikman, H., Riethdorf, S. & Werner, R., 02.06.2023, Bildverarbeitung für die Medizin 2023: Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, Braunschweig, July 2-4, 2023. Deserno, T. M., Handels, H., Maier, A., Maier-Hein, K., Palm, C. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Vieweg, S. 261-266 6 S. (Informatik aktuell).

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  17. Stochastic resonance in discrete excitable dynamics on graphs

    Hütt, M-T., Jain, M. K., Hilgetag, C. & Lesne, A., 2012, in: CHAOS SOLITON FRACT. 45, 5, S. 611-618 5.

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  18. Network-guided pattern formation of neural dynamics

    Hütt, M-T., Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 05.10.2014, in: PHILOS T R SOC B. 369, 1653, S. 20130522

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  19. Persistent hemodynamic changes in ruptured brain arteriovenous malformations.

    Illies, T., Forkert, N., Säring, D., Wenzel, K., Ries, T., Regelsberger, J., Wegscheider, K. & Fiehler, J., 2012, in: STROKE. 43, 11, S. 2910-2915 11.

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  20. Classification of cerebral arteriovenous malformations and intranidal flow patterns by color-encoded 4D-hybrid-MRA.

    Illies, T., Forkert, N. D., Ries, T., Regelsberger, J. & Fiehler, J., 2013, in: AM J NEURORADIOL. 34, 1, S. 46-53 1.

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  21. Cerebral aneurysm pulsation: do iterative reconstruction methods improve measurement accuracy in vivo?

    Illies, T., Säring, D., Kinoshita, M., Fujinaka, T., Bester, M., Fiehler, J., Tomiyama, N. & Watanabe, Y., 2014, in: AM J NEURORADIOL. 35, 11, S. 2159-63 5 S.

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  22. Virtual patients: the influence of case design and teamwork on students' perception and knowledge - a pilot study

    Jäger, F., Riemer, M., Abendroth, M., Sehner, S. & Harendza, S., 01.01.2014, in: BMC MED EDUC. 14, S. 137

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  23. Contributions of human parietal and frontal cortices to attentional control during conflict resolution: a 1-Hz offline rTMS study.

    Jin, Y., Olk, B. & Hilgetag, C., 2010, in: EXP BRAIN RES. 205, 1, S. 131-138 1.

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  24. Perturbation of visuospatial attention by high-frequency offline rTMS

    Jin, Y. & Hilgetag, C. C., 07.2008, in: EXP BRAIN RES. 189, 1, S. 121-8 8 S.

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  25. Virtuelle Rekonstruktion von Knochenbrüchen nach Zerstückelung

    Jopp, E., auf der Mauer, M., Püschel, K. & Säring, D., 2013, in: RECHTSMEDIZIN. 23, S. 48-52

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  26. Flugzeugabstürze - Späte Bergung von Piloten aus dem Zweiten Weltkrieg in Norddeutschland

    Jopp-van Well, E., Gehl, A., Säring, D., Amling, M., Hahn, M., Kettner, A., Bauerochse, A., Haßmann, H., Sperhake, J-P. & Püschel, K., 2015, in: Berichte zur Denkmalpflege in Niedersachsen. 4, S. 188-195

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  27. Rekonstruktive Untersuchungen und Identifikationsmaßnahmen bei unbekannten Soldaten aus dem Zweiten Weltkrieg

    Jopp-van Well, E., Gehl, A., Säring, D., Amling, M., Hahn, M., Sperhake, J-P., Augustin, C., Krebs, O. & Püschel, K., 2016, in: Arch Kriminol. 237, 5 und 6, S. 153-171

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  28. Spatial normalization for voxel-based lesion symptom mapping: impact of registration approaches

    Jühling, D., Rajashekar, D., Cheng, B., Hilgetag, C. C., Forkert, N. D. & Werner, R., 17.01.2024, in: FRONT NEUROSCI-SWITZ. 18, S. 1296357

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  29. Validation and Comparison of Approaches to Respiratory Motion Estimation

    Kabus, S., Klinder, T., Murphy, K., Werner, R. & Sarrut, D., 2013, 4D Modeling and Estimation of Respiratory Motion for Radiation Therapy. Ehrhardt, J. & Lorenz, C. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 159-183 25 S. (Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering).

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  30. Impact of Severe Extracranial ICA Stenosis on MRI Perfusion and Diffusion Parameters in Acute Ischemic Stroke

    Kaesemann, P., Thomalla, G., Cheng, B., Treszl, A., Fiehler, J. & Forkert, N. D., 01.01.2014, in: FRONT NEUROL. 5, S. 254

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  31. Hierarchy and dynamics of neural networks.

    Kaiser, M., Hilgetag, C. & Kötter, R., 2010, in: FRONT NEUROINFORM. 4, S. 112

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  32. Optimal hierarchical modular topologies for producing limited sustained activation of neural networks.

    Kaiser, M. & Hilgetag, C., 2010, in: FRONT NEUROINFORM. 4, S. 8

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  33. Wiring Principles, Optimization

    Kaiser, M. & Hilgetag, C-C., 2015, Encyclopedia of Computational Neuroscience. Jaeger, D. & Ranu, J. (Hrsg.). 1 Aufl. New York: Springer, S. 3172-3177 7 S.

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  34. A simple rule for axon outgrowth and synaptic competition generates realistic connection lengths and filling fractions

    Kaiser, M., Hilgetag, C. C. & van Ooyen, A., 12.2009, in: CEREB CORTEX. 19, 12, S. 3001-10 10 S.

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  35. Spatial growth of real-world networks

    Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 03.2004, in: PHYS REV E. 69, 3 Pt 2, S. 036103

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  36. Edge vulnerability in neural and metabolic networks

    Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 05.2004, in: BIOL CYBERN. 90, 5, S. 311-7 7 S.

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  37. Nonoptimal component placement, but short processing paths, due to long-distance projections in neural systems

    Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 21.07.2006, in: PLOS COMPUT BIOL. 2, 7, S. e95

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  38. Modelling the development of cortical systems networks

    Kaiser, M. & Hilgetag, CC., 2004, in: NEUROCOMPUTING. 58, S. 297-302 6 S.

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  39. Criticality of spreading dynamics in hierarchical cluster networks without inhibition

    Kaiser, M., Goerner, M. & Hilgetag, C. C., 2007, in: NEW J PHYS. 9

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  40. Development of multi-cluster cortical networks by time windows for spatial growth

    Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 2007, in: NEUROCOMPUTING. 70, 10-12, S. 1829-1832 4 S.

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  41. Multi-clustered cortical networks arise from developmental time windows for spatial growth

    Kaiser, M. & Hilgetag, C-C., 2007, in: NEUROCOMPUTING. S. 1829-1839

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  42. Female vs. Male Ampelmännchen-Gender-Specific Reaction Times to Male and Female Traffic Light Figures

    Kandil, F. I., Olk, B. & Hilgetag, C. C., 2017, in: FRONT PSYCHOL. 8, S. 690

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  43. Fair attribution of functional contribution in artificial and biological networks

    Keinan, A., Sandbank, B., Hilgetag, C. C., Meilijson, I. & Ruppin, E., 09.2004, in: NEURAL COMPUT. 16, 9, S. 1887-915 29 S.

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  44. Fair localization of function via multi-lesion analysis

    Keinan, A., Kaufman, A., Sachs, N., Hilgetag, C. C. & Ruppin, E., 2004, in: NEUROINFORMATICS. 2, 2, S. 163-8 6 S.

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  45. Axiomatic scalable neurocontroller analysis via the Shapley value

    Keinan, A., Sandbank, B., Hilgetag, C. C., Meilijson, I. & Ruppin, E., 2006, in: ARTIF LIFE. 12, 3, S. 333-52 20 S.

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  46. Who does what: Taking measures

    Keinan, A., Kaufman, A., Hilgetag, C-C., Meilijson, I. & Ruppin, E., 2007, Statistical and process models of cognitive aging. CRC Press, S. 163-200 37 S.

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  47. PAIP 2019: Liver cancer segmentation challenge

    Kim, Y. J., Jang, H., Lee, K., Park, S., Min, S-G., Hong, C., Park, J. H., Lee, K., Kim, J., Hong, W., Jung, H., Liu, Y., Rajkumar, H., Khened, M., Krishnamurthi, G., Yang, S., Wang, X., Han, C. H., Kwak, J. T., Ma, J., Tang, Z., Marami, B., Zeineh, J., Zhao, Z., Heng, P-A., Schmitz, R., Madesta, F., Rösch, T., Werner, R., Tian, J., Puybareau, E., Bovio, M., Zhang, X., Zhu, Y., Chun, S. Y., Jeong, W-K., Park, P. & Choi, J., 01.2021, in: MED IMAGE ANAL. 67, S. 101854 16 S.

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  48. Radiomics of Brain MRI: Utility in Prediction of Metastatic Tumor Type

    Kniep, H. C., Madesta, F., Schneider, T., Hanning, U., Schönfeld, M. H., Schön, G., Fiehler, J., Gauer, T., Werner, R. & Gellissen, S., 02.2019, in: RADIOLOGY. 290, 2, S. 479-487 9 S.

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  49. Required transition from research to clinical application: Report on the 4D treatment planning workshops 2014 and 2015

    Knopf, A-C., Stützer, K., Richter, C., Rucinski, A., da Silva, J., Phillips, J., Engelsman, M., Shimizu, S., Werner, R., Jakobi, A., Göksel, O., Zhang, Y., Oshea, T., Fast, M., Perrin, R., Bert, C., Rinaldi, I., Korevaar, E. & McClelland, J., 07.2016, in: PHYS MEDICA. 32, 7, S. 874-882 9 S.

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  50. Post-mortem chemical excitability of the iris should not be used for forensic death time diagnosis

    Koehler, K., Sehner, S., Riemer, M., Gehl, A., Raupach, T. & Anders, S., 11.2018, in: INT J LEGAL MED. 132, 6, S. 1693-1697 5 S.

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