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Institut für Computational Neuroscience

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Publikationen

  1. SCORING: Zeitschriftenaufsatz › Forschung › begutachtet

  2. Orexinergic bouton density is lower in the cerebral cortex of cetaceans compared to artiodactyls

    Dell, L-A., Spocter, M. A., Patzke, N., Karlson, K. Æ., Alagaili, A. N., Bennett, N. C., Muhammed, O. B., Bertelsen, M. F., Siegel, J. M. & Manger, P. R., 10.2015, in: J CHEM NEUROANAT. 68, S. 61-76 16 S.

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  3. Organization of excitable dynamics in hierarchical biological networks

    Müller-Linow, M., Hilgetag, C. C. & Hütt, M-T., 26.09.2008, in: PLOS COMPUT BIOL. 4, 9, S. e1000190

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  4. Over the fence: Media-supported collaborative teaching and learning exemplified by diabetes prevention in an occupational setting.

    Preisser, A. M., Hampel, E., Riemer, M., Kraft, A. M. & Zyriax, B-C., 03.04.2019, in: AMEE MedEdPublish. 8, 2, 12 S.

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  5. P2X4 and P2X7 are essential players in basal T cell activity and Ca2+ signaling milliseconds after T cell activation

    Brock, V. J., Wolf, I. M. A., Er-Lukowiak, M., Lory, N., Stähler, T., Woelk, L-M., Mittrücker, H-W., Müller, C. E., Koch-Nolte, F., Rissiek, B., Werner, R., Guse, A. H. & Diercks, B-P., 04.02.2022, in: SCI ADV. 8, 5, eabl9770.

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  6. 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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  7. Parallel organization of contralateral and ipsilateral prefrontal cortical projections in the rhesus monkey

    Barbas, H., Hilgetag, C. C., Saha, S., Dermon, C. R. & Suski, J. L., 03.05.2005, in: BMC NEUROSCI. 6, S. 32

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  8. Parcellation influence on the connectivity-based structure-function relationship in the human brain

    Messé, A., 01.04.2020, in: HUM BRAIN MAPP. 41, 5, S. 1167-1180 14 S.

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  9. Patient-specific finite element modeling of respiratory lung motion using 4D CT image data.

    Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt, R. & Handels, H., 2009, in: MED PHYS. 36, 5, S. 1500-1511 5.

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  10. Persistency and flexibility of complex brain networks underlie dual-task interference

    Alavash, M., Hilgetag, C. C., Thiel, C. M. & Gießing, C., 09.2015, in: HUM BRAIN MAPP. 36, 9, S. 3542-62 21 S.

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  11. 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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  12. 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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  13. 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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  14. Predicting functional connectivity from structural connectivity via computational models using MRI: An extensive comparison study

    Messé, A., Rudrauf, D., Giron, A. & Marrelec, G., 01.05.2015, in: NEUROIMAGE. 111, S. 65-75 11 S.

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  15. Predicting the connectivity of primate cortical networks from topological and spatial node properties

    Costa, L. D. F., Kaiser, M. & Hilgetag, C. C., 08.03.2007, in: BMC SYST BIOL. 1, S. 16

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  16. Prediction of tissue outcome in acute ischemic stroke based on single-phase CT angiography at admission

    Palsson, F., Forkert, N. D., Meyer, L., Broocks, G., Flottmann, F., Maros, M. E., Bechstein, M., Winkelmeier, L., Schlemm, E., Fiehler, J., Gellißen, S. & Kniep, H. C., 19.03.2024, in: FRONT NEUROL. 15, S. 1330497

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  17. Principles of brain connectivity organization

    Hilgetag, C-C., 2006, in: BEHAV BRAIN SCI. 29, S. 18-19

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  18. Principles of ipsilateral and contralateral cortico-cortical connectivity in the mouse

    Goulas, A., Uylings, H. B. M. & Hilgetag, C. C., 2016, in: BRAIN STRUCT FUNCT. 222, 3, S. 1281-1295

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  19. Prior knowledge of spatiotemporal configuration facilitates crossmodal saccadic response: A TWIN analysis

    Diederich, A., Colonius, H. & Kandil, F. I., 07.2016, in: EXP BRAIN RES. 234, 7, S. 2059-76 18 S.

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  20. Quantification of recurrence volumes after endovascular treatment of cerebral aneurysm as surrogate endpoint for treatment stability.

    Ries, T., Wegscheider, K., Wulff, A., Radelfahr, K., Säring, D., Forkert, N. & Fiehler, J., 2011, in: NEURORADIOLOGY. 53, 8, S. 593-598 8.

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  21. Quantitative architecture distinguishes prefrontal cortical systems in the rhesus monkey

    Dombrowski, S. M., Hilgetag, C. C. & Barbas, H., 10.2001, in: CEREB CORTEX. 11, 10, S. 975-88 14 S.

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  22. Quantitative t2 measurements in juvenile and late infantile neuronal ceroid lipofuscinosis.

    Bravo, A. P., Forkert, N. D., Schulz, A., Löbel, U., Fiehler, J., Ding, X., Sedlacik, J., Rosenkranz, M. & Goebell, E., 2013, in: CLIN NEURORADIOL. 23, 3, S. 189-196 8 S., 3.

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  23. 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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  24. Reaction-diffusion models in weighted and directed connectomes

    Schmitt, O., Nitzsche, C., Eipert, P., Prathapan, V., Hütt, M-T. & Hilgetag, C., 10.2022, in: PLOS COMPUT BIOL. 18, 10, e1010507.

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  25. Real time tracking in liver SBRT: comparison of CyberKnife and Vero by planning structure-based γ-evaluation and dose-area-histograms

    Sothmann, T., Blanck, O., Poels, K., Werner, R. & Gauer, T., 21.02.2016, in: PHYS MED BIOL. 61, 4, S. 1677-91 15 S.

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  26. Reduced rich-club connectivity is related to disability in primary progressive MS

    Stellmann, J-P., Hodecker, S., Cheng, B., Wanke, N., Young, K. L., Hilgetag, C., Gerloff, C., Heesen, C., Thomalla, G. & Siemonsen, S., 09.2017, in: NEUROL-NEUROIMMUNOL. 4, 5, S. e375

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  27. 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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  28. Reference-based linear curve fitting for bolus arrival time estimation in 4D MRA and MR perfusion-weighted image sequences.

    Forkert, N., Fiehler, J., Ries, T., Illies, T., Möller, D., Handels, H. & Säring, D., 2011, in: MAGN RESON MED. 65, 1, S. 289-294 1.

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  29. Regional Lung Ventilation Analysis Using Temporally Resolved Magnetic Resonance Imaging

    Kolb, C., Wetscherek, A., Buzan, M. T., Werner, R., Rank, C. M., Kachelrie, M., Kreuter, M., Dinkel, J., Heuel, C. P. & Maier-Hein, K., 11.2016, in: J COMPUT ASSIST TOMO. 40, 6, S. 899-906 8 S.

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  30. 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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  31. Relating structural and functional connectivity in MRI: a simple model for a complex brain

    Messé, A., Benali, H. & Marrelec, G., 01.2015, in: IEEE T MED IMAGING. 34, 1, S. 27-37 11 S.

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  32. Relating Structure and Function in the Human Brain: Relative Contributions of Anatomy, Stationary Dynamics, and Non-stationarities

    Messé, A., Rudrauf, D., Benali, H. & Marrelec, G., 03.2014, in: PLOS COMPUT BIOL. 10, 3, e1003530.

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  33. Reproducible extraction of local and global parameters for functional analysis of the left ventricle in 4D MR image data.

    Säring, D., Relan, J., Ehrhardt, J., Müllerleile, K., Bahrmeyer, A., Groth, M. & Handels, H., 2009, in: METHOD INFORM MED. 48, 2, S. 216-224 2.

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  34. 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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  35. Reservoir Computing for Jurkat T-cell Segmentation in High Resolution Live Cell Ca2+ Fluorescence Microscopy

    Hadäghi, F., Diercks, B-P., Wolf, I. & Werner, R., 01.04.2020, in: Proc IEEE ISBI 2020. 1, S. 1587-1591 5 S.

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  36. Respiratory surface motion measurement by Microsoft Kinect: implementation and evaluation of a clinical setup

    Ortmüller, J., Gauer, T., Wilms, M., Handels, H. & Werner, R., 12.09.2015, in: Current Directions in Biomedical Engineering. 1, 1, S. 270-273 4 S.

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  37. Resting State Networks' Corticotopy: The Dual Intertwined Rings Architecture

    Mesmoudi, S., Perlbarg, V., Rudrauf, D., Messe, A., Pinsard, B., Hasboun, D., Cioli, C., Marrelec, G., Toro, R., Benali, H. & Burnod, Y., 24.07.2013, in: PLOS ONE. 8, 7, e67444.

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  38. Restoration of visual orienting into a cortically blind hemifield by reversible deactivation of posterior parietal cortex or the superior colliculus

    Lomber, S. G., Payne, B. R., Hilgetag, C. C. & Rushmore, J., 02.2002, in: EXP BRAIN RES. 142, 4, S. 463-74 12 S.

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  39. Reverse inference of memory retrieval processes underlying metacognitive monitoring of learning using multivariate pattern analysis

    Stiers, P., Falbo, L., Goulas, A., van Gog, T. & de Bruin, A., 15.05.2016, in: NEUROIMAGE. 132, S. 11-23 13 S.

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  40. Revisiting 'brain modes' in a new computational era: approaches for the characterization of brain-behavioural associations

    Toba, M. N., Godefroy, O., Rushmore, R. J., Zavaglia, M., Maatoug, R., Hilgetag, C. C. & Valero-Cabré, A., 01.04.2020, in: BRAIN. 143, 4, S. 1088-1098 11 S.

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  41. Rigid 3D-3D registration of TOF MRA integrating vessel segmentation for quantification of recurrence volumes after coiling cerebral aneurysm.

    Säring, D., Fiehler, J., Ries, T. & Forkert, N., 2012, in: NEURORADIOLOGY. 54, 2, S. 171-176 2.

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  42. Role of long cycles in excitable dynamics on graphs

    Garcia, G. C., Lesne, A., Hilgetag, C. C. & Hütt, M-T., 2014, in: PHYS REV E. 90, 5-1, S. 052805

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  43. Role of mechanical factors in the morphology of the primate cerebral cortex

    Hilgetag, C. C. & Barbas, H., 03.2006, in: PLOS COMPUT BIOL. 2, 3, S. e22

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  44. Segmentation-Based Blood Flow Parameter Refinement in Cerebrovascular Structures Using 4-D Arterial Spin Labeling MRA

    Phellan, R., Lindner, T., Helle, M., Falcao, A. X., Yasuda, C. L., Sokolska, M., Jager, R. H. & Forkert, N. D., 07.2020, in: IEEE T BIO-MED ENG. 67, 7, S. 1936-1946 11 S.

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  45. 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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  46. Selective perturbation of cognitive conflict in the human brain-A combined fMRI and rTMS study

    Peschke, C., Köster, R., Korsch, M., Frühholz, S., Thiel, C. M., Herrmann, M. & Hilgetag, C. C., 13.12.2016, in: SCI REP-UK. 6, S. 38700

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  47. Self-contained deep learning-based boosting of 4D cone-beam CT reconstruction

    Madesta, F., Sentker, T., Gauer, T. & Werner, R., 11.2020, in: MED PHYS. 47, 11, S. 5619-5631 13 S.

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  48. Self-Supervision for Medical Image Classification: State-of-the-Art Performance with ~100 Labeled Training Samples per Class

    Nielsen, M., Wenderoth, L., Sentker, T. & Werner, R., 28.07.2023, in: BIOENGINEERING-BASEL. 10, 8, 14 S., 895.

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  49. Sensitivity of tumor motion simulation accuracy to lung biomechanical modeling approaches and parameters

    Tehrani, J. N., Yang, Y., Werner, R., Lu, W., Low, D., Guo, X. & Wang, J., 21.11.2015, in: PHYS MED BIOL. 60, 22, S. 8833-8849 17 S.

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  50. Sequence of information processing for emotions based on the anatomic dialogue between prefrontal cortex and amygdala

    Ghashghaei, H. T., Hilgetag, C. C. & Barbas, H., 01.02.2007, in: NEUROIMAGE. 34, 3, S. 905-23 19 S.

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  51. Serum Matrix Metalloproteinases as Quantitative Biomarkers for Myocardial Fibrosis and Sudden Cardiac Death Risk Stratification in Patients With Hypertrophic Cardiomyopathy

    Münch, J., Avanesov, M., Bannas, P., Säring, D., Krämer, E., Mearini, G., Carrier, L., Suling, A., Lund, G. & Patten-Hamel, M., 10.2016, in: J CARD FAIL. 22, 10, S. 845-50 6 S.

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