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Institut für Computational Neuroscience

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Publikationen

  1. Strahlentherapie atmungsbewegter Tumoren: Bewegungsfeldschätzung und Dosisakkumulation anhand von 4D-Bilddaten

    Werner, R., 2013, Aktuelle Forschung Medizintechnik. Buzug, T. M. (Hrsg.). 1 Aufl. Wiesbaden: Springer Vieweg, S. 1-227 227 S. (Aktuelle Forschung Medizintechnik).

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  2. Biophysical Modeling of Respiratory Organ Motion

    Werner, R., 2013, 4D Modeling and Estimation of Respiratory Motion for Radiation Therapy. Ehrhardt, J. & Lorenz, C. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 61-84 24 S. (Biological and Medical Physics, Biomedical Engineering).

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  3. Assessing accuracy of nonlinear registration in 4D image data using automatically detected landmark correspondences

    Werner, R., Duscha, C., Schmidt-Richberg, A., Ehrhardt, J. & Handels, H., 13.03.2013, SPIE Medical Imaging: Image Processing. Ourselin, S. & Haynor, D. R. (Hrsg.). SPIE , Band 8669. S. 86690Z-1-9 9 S.

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  4. Estimation of lung motion fields in 4D CT data by variational non-linear intensity-based registration:A comparison and evaluation study

    Werner, R., Schmidt-Richberg, A., Handels, H. & Ehrhardt, J., 2014, in: PHYS MED BIOL. 59, 15, S. 4247-60 14 S.

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  5. Reference geometry-based detection of (4D-)CT motion artifacts: a feasibility study

    Werner, R. & Gauer, T., 20.03.2015, Medical Imaging 2015: Image Processing. Ourselin, S. & Styner, M. A. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9413. S. 0S1-7 7 S. (Proceedings of SPIE).

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  6. Optimized projection binning for improved helical amplitude- and phase-based 4DCT reconstruction in the presence of breathing irregularity

    Werner, R., Hofmann, C. & Gauer, T., 2016, Medical Imaging 2016: Physics of Medical Imaging. Kontos, D., Flohr, T. G. & Lo, J. Y. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9783. S. 978313-1-6 6 S. 978313. (Proceedings of SPIE).

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  7. Geometrieplanung und Bildregistrierung mittels bimodaler Fiducial-Marker für Magnetic Particle Imaging

    Werner, F., Jung, C., Hofmann, M., Salamon, J. M., Werner, R., Säring, D., Kaul, M., Them, K., Weber, O. M., Mummert, T., Adam, G., Ittrich, H. & Knopp, T., 2016, Bildverarbeitung für die Medizin 2016: Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Tolxdorff, T., Deserno, T. M., Handels, H. & Meinzer, H-P. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 128-133 6 S. (Informatik aktuell).

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  8. Geometry planning and image registration in magnetic particle imaging using bimodal fiducial markers

    Werner, F., Jung, C., Hofmann, M., Werner, R., Salamon, J., Säring, D., Kaul, M. G., Them, K., Weber, O. M., Mummert, T., Adam, G., Ittrich, H. & Knopp, T., 16.05.2016, in: MED PHYS. 43, 6, S. 2884-2893 11 S.

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  9. Beyond cost function masking: RPCA-based non-linear registration in the context of VLSM

    Werner, R., Wilms, M., Cheng, B. & Forkert, N. D., 2016, International Workshop on Pattern Recognition in Neuroimaging, PRNI 2016, Trento, Italy, June 22-24, 2016. 1 Aufl. S. 1-4 4 S.

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  10. Low Rank and Sparse Matrix Decomposition as Stroke Segmentation Prior: Useful or Not? A Random Forest-Based Evaluation Study

    Werner, R., Schetelig, D., Sothmann, T., Mücke, E., Wilms, M., Cheng, B. & Forkert, N. D., 2017, Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Maier-Hein, K. H., Deserno, T., Handels, H. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 161-166 6 S. (Informatik aktuell).

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  11. Reduction of breathing irregularity-related motion artifacts in low-pitch spiral 4D CT by optimized projection binning

    Werner, R., Hofmann, C., Mücke, E. & Gauer, T., 19.06.2017, in: RADIAT ONCOL. 12, 1, S. article ID 100 8 S.

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  12. Technical considerations for automated low-pitch spiral 4D CT scanning protocol selection

    Werner, R., Sothmann, T., Madesta, F., Gauer, T. & Hofmann, C., 2018, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging. Lo, J. Y., Schmidt, T. G. & Chen, G-H. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 10573. S. 105733Y-1-105733Y-6 6 S.

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  13. Toward employing the full potential of magnetic particle imaging: exploring visualization techniques and clinical use cases for real-time 3D vascular imaging

    Werner, R., Weller, D., Salamon, J. M., Möddel, M. & Knopp, T., 15.03.2019, Medical Imaging 2019: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging. 1 Aufl. SPIE , Band 10953. S. 109531V 6 S.

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  14. Intelligent 4D CT sequence scanning (i4DCT): Concept and performance evaluation

    Werner, R., Sentker, T., Madesta, F., Gauer, T. & Hofmann, C., 13.08.2019, in: MED PHYS. 46, 8, S. 3462-3474 13 S.

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  15. Intelligent 4D CT sequence scanning (i4DCT): First scanner prototype implementation and phantom measurements of automated breathing signal-guided 4D CT

    Werner, R., Sentker, T., Madesta, F., Schwarz, A., Vornehm, M., Gauer, T. & Hofmann, C., 06.2020, in: MED PHYS. 47, 6, S. 2408-2412 5 S.

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  16. Künstliche Intelligenz in der Medizin

    Werner, R. & Schmitz, R., 21.10.2020, Digitale Medizin. Matusiewicz, D., Henningsen, M. & Ehlers, J. P. (Hrsg.). 1 Aufl. Medizinisch Wissenschaftliche Verlagsgesellschaft, S. 125-138 14 S.

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  17. Comparison of intelligent 4D CT sequence scanning and conventional spiral 4D CT: a first comprehensive phantom study

    Werner, R., Szkitsak, J., Sentker, T., Madesta, F., Schwarz, A., Fernolendt, S., Vornehm, M., Gauer, T., Bert, C. & Hofmann, C., 08.01.2021, in: PHYS MED BIOL. 66, 1, 10 S., 015004.

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  18. Digital Health meets Hamburg integrated medical degree program iMED: Concept and introduction of the new interdisciplinary 2nd track Digital Health

    Werner, R., Henningsen, M., Schmitz, R., Guse, A. H., Augustin, M. & Gauer, T., 16.11.2020, in: GMS Journal for Medical Education. 37, 6, S. Doc61 10 S.

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  19. Clinical application of breathing-adapted 4D CT: image quality comparison to conventional 4D CT

    Werner, R., Szkitsak, J., Madesta, F., Büttgen, L., Wimmert, L., Sentker, T., Fietkau, R., Haderlein, M., Bert, C., Gauer, T. & Hofmann, C., 07.2023, in: STRAHLENTHER ONKOL. 199, 7, S. 686-691 6 S.

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  20. Gyrification and neural connectivity in schizophrenia.

    White, T. & Hilgetag, C., 2011, in: DEV PSYCHOPATHOL. 23, 1, S. 339-352 1.

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  21. Gyrification and development of the human brain

    White, T. & Hilgetag, C-C., 2008, Handbook of Developmental Cognitive Neuroscience. MIT Press, S. 39-50 11 S.

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  22. Simulation of range imaging-based estimation of respiratory lung motion. Influence of noise, signal dimensionality and sampling patterns

    Wilms, M., Werner, R., Blendowski, M., Ortmüller, J. & Handels, H., 2014, in: METHOD INFORM MED. 53, 4, S. 257-63 7 S.

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  23. Multivariate regression approaches for surrogate-based diffeomorphic estimation of respiratory motion in radiation therapy

    Wilms, M., Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Schlemmer, H-P. & Handels, H., 2014, in: PHYS MED BIOL. 59, 5, S. 1147-64 18 S.

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  24. Statistical Analysis of Surrogate Signals to Incorporate Respiratory Motion Variability into Radiotherapy Treatment Planning

    Wilms, M., Ehrhardt, J., Werner, R., Marx, M. & Handels, H., 23.04.2014, Medical Imaging 2014: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Yaniv, Z. R. & Holmes, D. R. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9036. S. 0J1-8 8 S.

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  25. Population-based Correspondence Models for Respiratory Motion Estimation in the Presence of Interfraction Motion Variations

    Wilms, M., Werner, R., Yamamoto, T., Handels, H. & Ehrhardt, J., 10.2015, MICCAI workshop on Imaging and Computer Assistance in Radiation Therapy Workshop (ICART). 1 Aufl. S. 81-88 8 S.

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  26. Subpopulation-based correspondence modelling for improved respiratory motion estimation in the presence of inter-fraction motion variations

    Wilms, M., Werner, R., Yamamoto, T., Handels, H. & Ehrhardt, J., 26.06.2017, in: PHYS MED BIOL. 62, 14, S. 5823-5839 17 S.

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  27. Benchmarking machine learning-based real-time respiratory signal predictors in 4D SBRT

    Wimmert, L., Nielsen, M., Madesta, F., Gauer, T., Hofmann, C. & Werner, R., 05.2024, in: MED PHYS. 51, 5, S. 3173-3183 11 S.

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  28. Automatic arterial input function selection in CT and MR perfusion datasets using deep convolutional neural networks

    Winder, A., d’Esterre, C. D., Menon, B. K., Fiehler, J. & Forkert, N. D., 01.09.2020, in: MED PHYS. 47, 9, S. 4199-4211 13 S.

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  29. The use of the Fourier transform in cardiac digital angiography.

    Witte, G., Hoehne, K. H., Riemer, M., Obermoeller, U. & Buecheler, E., 1987, in: CARDIOVASC INTER RAD. 10, 2, S. 59-64 2.

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  30. [Applicability of digital methods in x-ray diagnosis]

    Witte, G., Höhne, K. H., Böcker, F., Riemer, M. & Bücheler, E., 1985, in: ROFO-FORTSCHR RONTG. 142, 6, S. 600-610 6.

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  31. [3-dimensional display of computed tomographic studies of craniofacial anomalies]

    Witte, G., Höltje, W., Tiede, U. & Riemer, M., 1986, in: ROFO-FORTSCHR RONTG. 144, 4, S. 400-405 4.

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  32. Time-Dependent Image Restoration of Low-SNR Live-Cell Ca2+ Fluorescence Microscopy Data

    Woelk, L-M., Kannabiran, S. A., Brock, V. J., Gee, C. E., Lohr, C., Guse, A. H., Diercks, B-P. & Werner, R., 30.10.2021, in: INT J MOL SCI. 22, 17 S., 11792.

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  33. Dekonvolution von Mikroskopiedaten bei niedrigem Signal-Rausch-Verhältnis

    Woelk, L-M., Diercks, B-P. & Werner, R., 11.2022, in: BIOspektrum. 2022, 28, S. 720-722

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  34. DARTS: an open-source Python pipeline for Ca2+ microdomain analysis in live cell imaging data

    Woelk, L-M., Kovacevic, D., Husseini, H., Förster, F., Gerlach, F., Möckl, F., Altfeld, M., Guse, A. H., Diercks, B-P. & Werner, R., 11.01.2024, in: FRONT IMMUNOL. 14, S. 1299435

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  35. Frontrunners of T cell activation: Initial, localized Ca2+ signals mediated by NAADP and the type 1 ryanodine receptor

    Wolf, I. M. A., Diercks, B-P., Gattkowski, E., Czarniak, F., Kempski, J., Werner, R., Schetelig, D., Mittrücker, H-W., Schumacher, V., von Osten, M., Lodygin, D., Flügel, A., Fliegert, R. & Guse, A. H., 13.10.2015, in: SCI SIGNAL. 8, 398, S. Art. ra102 13 S.

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  36. Cross-species functional alignment reveals evolutionary hierarchy within the connectome

    Xu, T., Nenning, K-H., Schwartz, E., Hong, S-J., Vogelstein, J. T., Goulas, A., Fair, D. A., Schroeder, C. E., Margulies, D. S., Smallwood, J., Milham, M. P. & Langs, G., 12.2020, in: NEUROIMAGE. 223, S. 117346

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  37. Non-metric multidimensional scaling in the analysis of neuroanatomical connection data and the organization of the primate cortical visual system

    Young, M. P., Scannell, J. W., O'Neill, M. A., Hilgetag, C. C., Burns, G. & Blakemore, C., 30.05.1995, in: PHILOS T R SOC B. 348, 1325, S. 281-308 28 S.

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  38. On imputing function to structure from the behavioural effects of brain lesions

    Young, M. P., Hilgetag, C. C. & Scannell, J. W., 29.01.2000, in: PHILOS T R SOC B. 355, 1393, S. 147-61 15 S.

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  39. A neural mass model for the simulation of cortical activity estimated from high resolution EEG during cognitive or motor tasks.

    Zavaglia, M., Astolfi, L., Babiloni, F. & Ursino, M., 2006, in: J NEUROSCI METH. 157, 2, S. 317-329 2.

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  40. Assessment of effective connectivity among cortical regions based on a neural mass model.

    Zavaglia, M., Astolfi, L., Babiloni, F. & Ursino, M., 2006, in: Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 1, S. 590-594

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  41. A dynamical pattern recognition model of gamma activity in auditory cortex.

    Zavaglia, M., Canolty, R. T., Schofield, T. M., Leff, A. P., Ursino, M., Knight, R. T. & Penny, W. D., 2012, in: NEURAL NETWORKS. 28, S. 1-14

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  42. The effect of connectivity on EEG rhythms, power spectral density and coherence among coupled neural populations: analysis with a neural mass model.

    Zavaglia, M., Astolfi, L., Babiloni, F. & Ursino, M., 2008, in: IEEE T BIO-MED ENG. 55, 1, S. 69-77 1.

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  43. Mapping causal functional contributions derived from the clinical assessment of brain damage after stroke

    Zavaglia, M., Forkert, N. D., Cheng, B., Gerloff, C., Thomalla, G. & Hilgetag, C. C., 2015, in: NEUROIMAGE-CLIN. 9, S. 83-94 12 S.

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  44. Causal functional contributions and interactions in the attention network of the brain: an objective multi-perturbation analysis

    Zavaglia, M. & Hilgetag, C-C., 01.06.2016, in: BRAIN STRUCT FUNCT. 221, 5, S. 2553-68

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  45. Technical considerations of a game-theoretical approach for lesion symptom mapping

    Zavaglia, M., Forkert, N. D., Cheng, B., Gerloff, C., Thomalla, G. & Hilgetag, C. C., 27.06.2016, in: BMC NEUROSCI. 17, 1, S. 40

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  46. Segmentation of muscles for 3D representation of acupoints.

    Zheng, L., Zhao, J., Zhuang, T., Liu, H., Bai, J., Yan, Z., Ulf, T., Riemer, M. & Karl, H. H., 2004, in: Conf Proc IEEE Eng Med Biol Soc. 3, S. 1733-1736

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  47. Hierarchical organization unveiled by functional connectivity in complex brain networks

    Zhou, C., Zemanová, L., Zamora, G., Hilgetag, C. C. & Kurths, J., 08.12.2006, in: PHYS REV LETT. 97, 23, S. 238103

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  48. Structure-function relationship in complex brain networks expressed by hierarchical synchronization

    Zhou, C., Zemanova, L., Zamora-Lopez, G., Hilgetag, C. C. & Kurths, J., 2007, in: NEW J PHYS. 9

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  49. Structure-Function Relationship in Complex Brain Networks by Multilevel Modeling

    Zhou, C., Zemanova, L., Hilgetag, C. C. & Kurths, J., 2008, Advances in Cognitive Neurodynamics. S. 511-514

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  50. Brain anomaly networks uncover heterogeneous functional reorganization patterns after stroke

    Zou, Y., Zhao, Z., Yin, D., Fan, M., Small, M., Liu, Z., Hilgetag, C. C. & Kurths, J., 2018, in: NEUROIMAGE-CLIN. 20, S. 523-530 8 S.

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