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Institut für Computational Neuroscience

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Publikationen

  1. Sammelband/Anthologie › Forschung

  2. Detecting elementary modes of functioning in metabolic networks

    Schuster, S., Hilgetag, C-C. & Fell, D. A., 1994, innsbruck university press. 103 S. (Modern Trends in BioThermoKinetics; Nr. 3)

    Publikationen: Buch/Bericht › Sammelband/Anthologie › Forschung

  3. Konferenzbeitrag - Aufsatz in Konferenzband › Forschung › begutachtet

  4. A Novel network classifier and its application: Optimal hierarchical orderings of the cat visual system from anatomical data

    Hilgetag, C-C., O'Neill, M. A., Scannell, J. W. & Young, M. P., 1995, Genetic Algorithms in Engineering Systems: Innovations and Applications: IEEE Publication # 414. IEEE, S. 71-75

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  5. Cluster structure of cortical systems in mammalian brains

    Hilgetag, C-C. & Burns, G. A., 1998, Computational Neuroscience: Trends in Research. Plenum Publishers, S. 41-46 5 S.

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  6. Combining Good Old Random Forest and DeepLabv3+ for ISLES 2018 CT-Based Stroke Segmentation

    Böhme, L., Madesta, F., Sentker, T. & Werner, R., 26.01.2019, Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries. 1 Aufl. Springer, S. 335-342 8 S. (Lecture Notes in Computer Science; Band 11383).

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  7. Determining elementary modes of functioning in biochemical reaction networks at steady state

    Schuster, S., Hilgetag, C-C. & Schuster, R., 1996, Biomedical and Life Physics: Proceedings of the 2nd Gauss-Symposium. Springer Vieweg, S. 101-114 14 S.

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  8. Elementary modes of functioning in biochemical reaction networks. Aspects of interpretation and application

    Schuster, S., Hilgetag, C-C., Woods, J. H. & Fell, D. A., 1996, Computation in Cellular and Molecular Biological Systems. World Scientific Publishing Co. Pte Ltd, S. 151-165 14 S.

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  9. Optimization analysis of complex neuroanatomical data

    Hilgetag, C-C., O'Neill, M. A. & Young, M. P., 1997, Computational Neuroscience: Trends in Research. Springer, S. 925-930 5 S.

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  10. Reduktion der Kalibrierungszeit für die Magnetpartikelbildgebung mittels Deep Learning

    Baltruschat, I. M., Szwargulski, P., Griese, F., Grosser, M., Werner, R. & Knopp, T., 2021, Bildverarbeitung für die Medizin 2021 - Proceedings, German Workshop on Medical Image Computing, 2021. Palm, C., Handels, H., Maier-Hein, K., Deserno, T. M., Maier, A. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, S. 337 1 S. (Informatik aktuell).

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  11. Konferenzbeitrag - Abstract in Konferenzband › Forschung › begutachtet

  12. Ability of extracellular volume imaging to serially measure infarct size compared to LGE within six months after acute myocardial infarction

    Sinn, M., Tahir, E., Radunski, U. K., Säring, D., Müllerleile, K., Stehning, C., Adam, G. & Lund, G., 03.02.2015, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance .

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  13. Development of cardiac remodeling in patients with acute myocardial infarction studied by cardiac MRI (CMR)

    Sinn, M., Tahir, E., Radunski, U. K., Säring, D., Avanesov, M., Müllerleile, K., Adam, G. & Lund, G., 03.02.2015, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance.

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  14. Quantitatives serielles Monitoring der Ödemresorption nach akutem Myokardinfarkt mittels nativen T1- und T2-Mapping-Techniken

    Tahir, E., Sinn, M., Säring, D., Avanesov, M., Radunski, U. K., Müllerleile, K., Adam, G. & Lund, G., 04.2015, RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren.

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  15. Reproducibility of native and contrast-enhanced CMR techniques to measure lesion size following acute myocardial infarction

    Tahir, E., Sinn, M., Avanesov, M., Wien, J., Säring, D., Radunski, U. K., Muellerleile, K., Adam, G. & Lund, G., 2016, Insights Imaging (2016) 7 (Suppl 1):S162–S465.

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  16. Reproduzierbarkeit der Größenbestimmung von Läsionen nach akutem Myokardinfarkt mittels nativen und kontrastmittelgestützten Kardio-MRT

    Tahir, E., Sinn, M., Avanesov, M., Wien, J., Säring, D., Stehning, C., Radunski, U. K., Muellerleile, K., Adam, G. & Lund, G., 2016, Fortschr Röntgenstr 2016.

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  17. Serial native T1- and T2-mapping to quantitatively monitor resorption of myocardial edema following acute myocardial infarction

    Tahir, E., Sinn, M., Avanesov, M., Radunski, U. K., Säring, D., Müllerleile, K., Stehning, C., Adam, G. & Lund, G., 24.02.2015, Insights Imaging.

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  18. Serial native T1- and T2-mapping to quantitatively monitor resorption of myocardial edema following acute myocardial infarction.

    Tahir, E., Sinn, M., Avanesov, M., Radunski, U. K., Säring, D., Stehning, C., Müllerleile, K., Schnackenburg, B., Adam, G. & Lund, G., 03.02.2015, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance 2015.

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  19. “Soccer player’s heart": assessment of left ventricular adaptation by cardiac magnetic resonance imaging.

    Tahir, E., Regier, M., Sinn, M., Säring, D., Radunski, U. K., Adam, G. & Lund, G., 03.02.2015, Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance.

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  20. Konferenzbeitrag - Poster › Forschung

  21. Spiking Reservoir Computing Model for Patient-customized ECG Monitoring

    Hadäghi, F., 2019, Bernstein Conference 2019.

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  22. SCORING: Beitrag in Sammelwerk › Forschung › nicht begutachtet

  23. Bringing Anatomical Information into Neuronal Network Models

    van Albada, S. J., Morales-Gregorio, A., Dickscheid, T., Goulas, A., Bakker, R., Bludau, S., Palm, G., Hilgetag, C-C. & Diesmann, M., 2022, Computational Modelling of the Brain: Modelling Approaches to Cells, Circuits and Networks. Giugliano, M., Negrello, M. & Linaro, D. (Hrsg.). 1 Aufl. Band 1359. S. 201-234 34 S. (ADV EXP MED BIOL).

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  24. Computational Methods for the Analysis of Brain Connectivity

    Hilgetag, C. C., Kötter, R., Stephan, K. E. & Sporns, O., 01.07.2002, Computational Neuroanatomy. S. 295-“336

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  25. 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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  26. SCORING: Beitrag in Sammelwerk › Forschung › begutachtet

  27. 3d-SMRnet: Achieving a New Quality of MPI System Matrix Recovery by Deep Learning

    Baltruschat, I. M., Szwargulski, P. K., Griese, F., Grosser, M., Werner, R. & Knopp, T., 10.2020, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2020: 23rd International Conference, Lima, Peru, October 4–8, 2020, Proceedings, Part II. 1 Aufl. Springer Nature Switzerland, S. 74-82 9 S. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS); Nr. 12262).

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  28. 4D Motion Modeling: Estimation of Respiratory Motion for Radiation Therapy

    Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Werner, R. & Handels, H., 2009, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 - 12, 2009 Munich, Germany (Ifmbe Proceedings). Springer-Verlag GmbH, S. 2166-2169 4 S.

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  29. A Framework for Visuo-Haptic Simulation of Puncture Interventions

    Färber, M., Dalek, D., Habermann, C., Hummel, F., Schöps, C. & Handels, H., 2009, Proceedings 154 - Informatik 2009 Im Focus Leben: Jahrestagung Lübeck. Köllen Verlag Bonn, S. 1309-1316 8 S.

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  30. A Modular Framework for Post-Processing and Analysis of Fluorescence Microscopy Image Sequences of Subcellular Calcium Dynamics

    Schetelig, D., Wolf, I., Diercks, B-P., Fliegert, R., Guse, A., Schlaefer, A. & Werner, R., 2015, Bildverarbeitung für die Medizin 2015. Handels, H., Deserno, T. M., Meinzer, H-P. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Berlin Heidelberg: Springer, S. 401-406 6 S. (Informatik Aktuell).

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  31. Analyse und dynamische 3D-Visualisierung des Blutflusses von zerebralen Gefäßstrukturen unter Verwendung von 3D- und 4D-Magnetresonanzangiographie-Bildfolgen

    Forkert, N., 2009, Informatiktage 2009 Lecture Notes in Informatics (LNI) - Seminars. Köllen Verlag Bonn, S. 223-226 4 S.

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  32. Analysis and dynamic 3D visualization of cerebral blood flow combining 3D and 4D MR image sequences (Proceedings Paper)

    Forkert, N., Säring, D., Fiehler, J., Illies, T., Dietmar, M. & Handels, H., 2009, Medical Imaging 2009: Visualization, Image-Guided Procedures, and Modeling (Proceedings Volume). SPIE, S. 331-338 8 S.

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  33. Analysis of Dose Shifts induced by Organ Movements during Treatment with TomoTherapy using a Motion Phantom and GafChromic EBT Films

    Grohmann, C., Werner, R., Dirk, A. & Cremers, F., 2009, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 - 12, 2009 Munich, Germany (Ifmbe Proceedings). Springer-Verlag GmbH, S. 1020-1023 4 S.

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  34. AnToNIa: A Software Tool for the Hemodynamic Analysis of Cerebral Vascular Malformations Using 3D and 4D MRA Image Sequences

    Forkert, N., Säring, D., Fiehler, J., Illies, T., Möller, D. & Handels, H., 2009, Proceedings 154 - Informatik 2009 Im Focus Leben (Jahrestagung Lübeck). Köllen Verlag Bonn, S. 1309-1316 8 S.

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  35. 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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  36. 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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  37. A statistical shape and motion model for the prediction of respiratory lung motion

    Ehrhardt, J., Werner, R., Schmidt-Richberg, A. & Handels, H., 2010, Medical Imaging 2010: Image Processing. SPIE, S. 531-539 9 S.

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  38. Atlasbasierte 3D-Segmentierung medizinischer Bilddaten mit Fast-Marching-Methoden

    Schwenke, M., Färber, M., Ehrhardt, J., Plaß, A. & Handels, H., 2009, Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Springer Berlin Heidelberg, S. 172-176 5 S.

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  39. Aufmerksamkeit

    Hilgetag, C-C., 2008, Das TMS-Buch: Handbuch der ranskraniellen Magnetstimulation. Springer, S. 460-466 6 S.

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  40. Automatische Atlas-basierte Differenzierung von Klassischen und Atypischen Parkinsonsyndromen

    Forkert, N., Schmidt-Richberg, A., Münchau, A., Fiehler, J., Handels, H. & Boelmans, K., 2012, Bildverarbeitung für die Medizin 2012: Algorithmen - Systeme - Anwendungen (Informatik Aktuell). Springer Berlin Heidelberg, S. 225-230 6 S.

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  41. Automatische Detektion von Aneurysmen in 3D Time-of-Flight Magnetresonanzangiographie Datensätzen

    Suniaga, S., Werner, R., Kemmling, A., Groth, M., Fiehler, J. & Forkert, N., 2012, GI-Edition - Lecture Notes in Informatics (LNI), P-208. Bonner Köllen Verlag, S. 1738-1744 7 S.

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  42. Automatische Landmarkendetektion und -übertragung zur Evaluation der Registrierung von thorakalen CT-Daten

    Werner, R., Wolf, J. C., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A. & Handels, H., 2010, Bildverarbeitung für die Medizin 2010: Algorithmen - Systeme - Anwendungen (Informatik Aktuell). Springer Berlin Heidelberg, S. 31-35 5 S.

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  43. Automatische Segmentierung der zerebralen Gefäße aus 3D-TOF-MRA-Bildsequenzen mittels Fuzzy-Methoden

    Forkert, N., Säring, D., Wenzel, K., Fiehler, J., Illies, T., Möller, D. & Handels, H., 2009, Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Springer Berlin Heidelberg, S. 46-51 6 S.

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  44. 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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  45. 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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  46. Causal Influences Decouple From Their Underlying Network Structure In Echo State Networks

    Fakhar, K., Hadäghi, F. & Hilgetag, C-C., 2022, 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN): 2022 conference proceedings. 1 Aufl. Piscataway, NJ: IEEE, Band 2022. S. 1-8 8 S.

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  47. Closing of interrupted vascular segmentations: an automatic approach based on shortest paths and level sets

    Forkert, N., Schmidt-Richberg, A., Säring, D., Illies, T., Fiehler, J. & Handels, H., 2010, Medical Imaging 2010: Image Processing Vol. 7623. SPIE, S. 1-8 8 S.

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  48. Combining Automatic Landmark Detection and Variational Methods for Lung CT Registration

    Thomas, P., Jan, R., Jan, S., Werner, R., Heldmann, S., Handels, H. & Modersitzki, J., 26.09.2013, 5th Workshop on Pulmonary Image Analysis . Rit, S., McClelland, J. R., de Bruijne, M., Kiraly, A., Kuhnigk, J-M., Kabus, S., van Rikxoort, E. & Beichel, R. (Hrsg.). S. 85-96 12 S.

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  49. Comparison of Bolus Arrival Time Determination Methods for the Analysis of Cerebral Hemodynamics by Estimating the Impact of Temporal Resolution of 4D MRA Imaging

    Forkert, N., Säring, D., Fiehler, J., Illies, T. & Handels, H., 2009, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 - 12, 2009 Munich, Germany (Ifmbe Proceedings). Springer-Verlag GmbH, S. 1174-1177 4 S.

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  50. Comparison of TTP and Tmax estimation techniques in perfusion-weighted MR datasets for tissue-at-risk definition

    Forkert, N., Kaesemann, P., Fiehler, J. & Thomalla, G., 2012, SPIE Proceedings Vol. 8317 - Medical Imaging 2012: Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging. SPIE, S. 63-69 7 S.

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  51. Computer-Aided Detection of Aneurysms in 3D Time-of-Flight MRA Datasets

    Suniaga, S., Werner, R., Kemmling, A., Groth, M., Fiehler, J. & Forkert, N., 2012, Machine Learning in Medical Imaging - Lecture Notes in Computer Science Volume 7588. Springer Berlin Heidelberg, S. 63-69 7 S.

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  52. Connectivity analysis in healthy and pathological brains

    Hilgetag, C-C., 2015, Encyclopedia of Computational Neuroscience. 1 Aufl. Springer, S. 790-793 4 S.

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  53. 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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  54. Decision Forests with Spatio-temporal Features for Graph-based Tumour Segmentation in 4D Lung CT

    Mirzaei, H., Tang, L., Werner, R. & Hamarneh, G., 2013, Machine Learning in Medical Imaging. Wu, G., Zhang, D., Shen, D., Yan, P., Suzuki, K. & Wang, F. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, Band 8184. S. 179-186 8 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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  55. Deep Image Prior for Spatio-temporal Fluorescence Microscopy Images: DECO-DIP

    Meyer, L., Woelk, L-M., Gee, C., Lohr, C., Arcot Kannabiran, S., Diercks, B-P. & Werner, R., 2024, Bildverarbeitung für die Medizin 2024: Proceedings, German Conference on Medical Image Computing, Erlangen, March 10–12, 2024. Maier, A., Deserno, TM., Handels, H., Maier-Hein, K., Palm, C. & Tolxdorff, TM. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Vieweg, S. 322-327 6 S. (Informatik Aktuell).

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  56. Defining Restrictions and Limits of Registration-Based Quantification of Geometric Deformation in Cerebral Blood Vessels

    Schetelig, D., Sedlacik, J., Schmidt, F. N., Fiehler, J. & Werner, R., 2017, Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Maier-Hain, K. H., Deserno, T., Handels, H. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 191-196 6 S. (Informatik aktuell).

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