Dr.rer.nat. ID: 41291

Rene Werner

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Publikationen

  1. 2024
  2. 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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  3. Deep learning-based conditional inpainting for restoration of artifact-affected 4D CT images

    Madesta, F., Sentker, T., Gauer, T. & Werner, R., 05.2024, in: MED PHYS. 51, 5, S. 3437-3454 18 S.

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  4. 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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  5. 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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  6. 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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  7. Time-resolved role of P2X4 and P2X7 during CD8+ T cell activation

    Brock, V. J., Lory, N. C., Möckl, F., Birus, M., Stähler, T., Woelk, L-M., Jaeckstein, M., Heeren, J., Koch-Nolte, F., Rissiek, B., Mittrücker, H-W., Guse, A. H., Werner, R. & Diercks, B-P., 2024, in: FRONT IMMUNOL. 15, S. 1258119

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  8. 2023
  9. Dose reduction in sequence scanning 4D CT imaging through respiratory signal-guided tube current modulation: A feasibility study

    Schwarz, A., Werner, R., Wimmert, L., Vornehm, M., Gauer, T. & Hofmann, C., 12.2023, in: MED PHYS. 50, 12, S. 7539-7547 9 S.

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  10. 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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  11. 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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  12. Adhesion to laminin-1 and collagen IV induces the formation of Ca2+ microdomains that sensitize mouse T cells for activation

    Weiß, M., Hernandez, L. C., Gil Montoya, D. C., Löhndorf, A., Krüger, A., Kopdag, M., Uebler, L., Landwehr, M., Nawrocki, M., Huber, S., Woelk, L-M., Werner, R., Failla, A. V., Flügel, A., Dupont, G., Guse, A. H. & Diercks, B-P., 20.06.2023, in: SCIENCE SIGNALING. 16, 790, S. eabn9405

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  13. Extending Tempcyclegan for Virtual Augmentation of Gastrointestinal Endoscopy Training Simulators

    Wallrodt, M., Schulz-Alsen, M., Ehlken, H., Rösch, T., Schmitz, R. & 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. 3-8 6 S. (Informatik aktuell).

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  14. 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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  15. Discordant and Converting Receptor Expressions in Brain Metastases from Breast Cancer: MRI-Based Non-Invasive Receptor Status Tracking

    Heitkamp, A., Madesta, F., Amberg, S., Wahaj, S., Schröder, T., Bechstein, M., Meyer, L., Broocks, G., Hanning, U., Gauer, T., Werner, R., Fiehler, J., Gellißen, S. & Kniep, H. C., 23.05.2023, in: CANCERS. 15, 11, 2880.

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  16. 2022
  17. 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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  18. Reinforcement learning-basierte Patchpriorisierung zur beschleunigten Segmentierung von hochauflösenden Endoskopievideodaten

    Schüttler, S., Madesta, F., Rösch, T., Werner, R. & Schmitz, R., 05.04.2022, Informatik aktuell: Bildverarbeitung für die Medizin. Klaus, M-H., Deserno, T. M., Handels, H., Maier, A., Palm, C. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Wiesbaden: Springer Vieweg, S. 339-344 6 S. (Bildverarbeitung für die Medizin 2022).

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  19. Artificial intelligence in GI endoscopy: stumbling blocks, gold standards and the role of endoscopy societies

    Schmitz, R., Werner, R., Repici, A., Bisschops, R., Meining, A., Zornow, M., Messmann, H., Hassan, C., Sharma, P. & Rösch, T., 03.2022, in: GUT. 71, 3, S. 451-454 4 S.

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  20. 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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  21. 2021
  22. Dual NADPH oxidases DUOX1 and DUOX2 synthesize NAADP and are necessary for Ca2+ signaling during T cell activation

    Gu, F., Krüger, A., Roggenkamp, H. G., Alpers, R., Lodygin, D., Jaquet, V., Möckl, F., Hernandez C, L. C., Winterberg, K., Bauche, A., Rosche, A., Grasberger, H., Kao, J. Y., Schetelig, D., Werner, R., Schröder, K., Carty, M., Bowie, A. G., Huber, S., Meier, C., Mittrücker, H-W., Heeren, J., Krause, K-H., Flügel, A., Diercks, B-P. & Guse, A. H., 16.11.2021, in: SCIENCE SIGNALING. 14, 709, eabe3800.

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  23. Deep Learning-Based Automated Thrombolysis in Cerebral Infarction Scoring: A Timely Proof-of-Principle Study

    Nielsen, M., Waldmann, M., Frölich, A. M., Flottmann, F., Hristova, E., Bendszus, M., Seker, F., Fiehler, J., Sentker, T. & Werner, R., 11.2021, in: STROKE. 52, 11, S. 3497-3504 8 S.

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  24. 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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  25. First clinical evaluation of breathing controlled four-dimensional computed tomography imaging

    Szkitsak, J., Werner, R., Fernolendt, S., Schwarz, A., Ott, O. J., Fietkau, R., Hofmann, C. & Bert, C., 10.2021, in: PHYS IMAG RADIAT ONC. 20, S. 56-61 6 S.

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  26. Multi-scale fully convolutional neural networks for histopathology image segmentation: From nuclear aberrations to the global tissue architecture

    Schmitz, R., Madesta, F., Nielsen, M., Krause, J., Steurer, S., Werner, R. & Rösch, T., 05.2021, in: MED IMAGE ANAL. 70, S. 101996 14 S.

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  27. Spatio-temporal feature learning with reservoir computing for T-cell segmentation in live-cell Ca2+ fluorescence microscopy

    Hadaeghi, F., Diercks, B-P., Schetelig, D., Damicelli, F., Wolf, I. M. A. & Werner, R., 15.04.2021, in: SCI REP-UK. 11, 1, 8233.

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  28. HN1L/JPT2: A signaling protein that connects NAADP generation to Ca2+ microdomain formation

    Roggenkamp, H. G., Khansahib, I., Hernandez C, L. C., Zhang, Y., Lodygin, D., Krüger, A., Gu, F., Möckl, F., Löhndorf, A., Wolters, V., Woike, D., Rosche, A., Bauche, A., Schetelig, D., Werner, R., Schlüter, H., Failla, A. V., Meier, C., Fliegert, R., Walseth, T. F., Flügel, A., Diercks, B-P. & Guse, A. H., 23.03.2021, in: SCI SIGNAL. 14, 675

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  29. 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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  30. 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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  31. 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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  32. Single Image-Based Vignetting Correction for Improving the Consistency of Neural Activity Analysis in 2-Photon Functional Microscopy

    Li, D., Wang, G., Werner, R., Xie, H., Guan, J-S. & Hilgetag, C-C., 2021, in: FRONT NEUROINFORM. 15, S. 674439 674439.

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  33. 2020
  34. 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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  35. 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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  36. 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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  37. 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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  38. Time Matters: Handling Spatio-Temporal Perfusion Information for Automated TICI Scoring

    Nielsen, M., Waldmann, M., Sentker, T., Frölich, A., Fiehler, J. & Werner, R., 10.2020, MICCAI 2020. 1 Aufl. Springer Nature Switzerland, Band 12266. S. 86-96 11 S. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS)).

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  39. Widening the Focus: Biomedical Image Segmentation Challenges and the Underestimated Role of Patch Sampling and Inference Strategies

    Madesta, F., Schmitz, R., Rösch, T. & Werner, R., 10.2020, MICCAI 2020. 1 Aufl. Springer Nature Switzerland, Band 12264. S. 289-298 10 S. (Lecture Notes in Computer Science (LNCS)).

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  40. 4D CT image artifacts affect local control in SBRT of lung and liver metastases

    Sentker, T., Schmidt, V., Ozga, A-K., Petersen, C., Madesta, F., Hofmann, C., Werner, R. & Gauer, T., 07.2020, in: RADIOTHER ONCOL. 148, S. 229-234 6 S.

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  41. 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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  42. Technological quality requirements for stereotactic radiotherapy: Expert review group consensus from the DGMP Working Group for Physics and Technology in Stereotactic Radiotherapy

    Schmitt, D., Blanck, O., Gauer, T., Fix, M. K., Brunner, T. B., Fleckenstein, J., Loutfi-Krauss, B., Manser, P., Werner, R., Wilhelm, M-L., Baus, W. W. & Moustakis, C., 05.2020, in: STRAHLENTHER ONKOL. 196, 5, S. 421-443 23 S.

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  43. 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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  44. Combining Direct 3D Volume Rendering and Magnetic Particle Imaging to Advance Radiation-Free Real-Time 3D Guidance of Vascular Interventions

    Weller, D., Salamon, J. M., Frölich, A., Möddel, M., Knopp, T. & Werner, R., 02.2020, in: CARDIOVASC INTER RAD. 43, 2, S. 322-330 9 S.

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  45. Skin Lesion Classification Using CNNs with Patch-Based Attention and Diagnosis-Guided Loss Weighting

    Gessert, N., Sentker, T., Madesta, F., Schmitz, R., Kniep, H., Baltruschat, I., Werner, R. & Schlaefer, A., 02.2020, in: IEEE T BIO-MED ENG. 67, 2, S. 495-503 9 S.

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  46. Künstliche Intelligenz in der Endoskopie: Neuronale Netze und maschinelles Sehen – Techniken und Perspektiven (reprint Z Gastroenterol 2019; 57(06): 767-780)

    Schmitz, R., Werner, R. & Rösch, T., 2020, in: Endo-Praxis. 2020, 36, S. 30-43

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  47. Skin lesion classification using ensembles of multi-resolution EfficientNets with meta data

    Gessert, N., Nielsen, M., Shaikh, M., Werner, R. & Schlaefer, A., 2020, in: METHODSX. 7, 7, S. 100864 8 S., 100864.

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  48. 2019
  49. 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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  50. Künstliche Intelligenz in der Endoskopie: Neuronale Netze und maschinelles Sehen – Techniken und Perspektiven

    Schmitz, R., Werner, R. & Rösch, T., 06.2019, in: Z GASTROENTEROL. 57, 6, S. 767-780 14 S.

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  51. Discrimination of the hierarchical structure of cortical layers in 2-photon microscopy data by combined unsupervised and supervised machine learning

    Li, D., Zavaglia, M., Wang, G., Xie, H., Hu, Y., Werner, R., Guan, J-S. & Hilgetag, C. C., 15.05.2019, in: SCI REP-UK. 9, 1, S. 7424

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  52. Self-consistent deep learning-based boosting of 4D cone-beam computed tomography reconstruction

    Madesta, F., Gauer, T., Sentker, T. & Werner, R., 15.03.2019, Medical Imaging 2019: Image Processing. 1 Aufl. SPIE , Band 10949. S. 1094902 6 S.

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  53. 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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  54. Patient-specific 4D Monte Carlo dose accumulation using correspondence-model-based motion prediction

    Sentker, T., Madesta, F. & Werner, R., 08.03.2019, Medical Imaging 2019: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Fei, B. & Linte, C. A. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 10951. S. 1095109 7 S.

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  55. Machbarkeitsstudie zur CNN-basierten Identifikation und TICI-Klassifizierung zerebraler ischämischer Infarkte in DSA-Daten

    Nielsen, M., Waldmann, M., Frölich, A., Fiehler, J. & Werner, R., 07.02.2019, Bildverarbeitung für die Medizin 2019: Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 17. bis 19. März 2019 in Lübeck. 1 Aufl. Springer Vieweg, S. 200-205 6 S. (Informatik aktuell).

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