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Rene Werner

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  1. Systematic Analysis of Jurkat T-Cell Deformation in Fluorescence Microscopy Data

    Antoni, S-T., Ismail, O. M. F., Schetelig, D., Diercks, B-P., Werner, R., Wolf, I., Guse, A. & Schlaefer, A., 2017, Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Maier-Hain, K. H., Deserno, T., Handels, H. & Thomas, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 275-280 6 S. (Informatik aktuell).

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  2. Wrestling the Devil of Wasting Time: MPI System Matrix Recovery by Deep Learning

    Baltruschat, I. M., Griese, F., Szwargulski, P. K., Werner, R. & Knopp, T., 2019, 9th International Workschop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI 2018) . 1 Aufl. Infinite Science Publishing

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  3. 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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  4. 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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  5. 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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  6. 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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  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. Comparison of 3D and 4D Monte Carlo optimization in robotic tracking stereotactic body radiotherapy of lung cancer

    Chan, M. K. H., Werner, R., Ayadi, M. & Blanck, O., 02.2015, in: STRAHLENTHER ONKOL. 191, 2, S. 161-71 11 S.

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  9. ORAI1, STIM1/2, and RYR1 shape subsecond Ca2+ microdomains upon T cell activation.

    Diercks, B-P., Werner, R., Weidemüller, P., Czarniak, F., Hernandez, L. C., Lehmann, C., Rosche, A., Krüger, A., Kaufmann, U., Vaeth, M., Failla, A., Zobiak, B., Kandil, F-I., Schetelig, D., Ruthenbeck, A., Meier, C., Lodygin, D., Flügel, A., Ren, D., Wolf, I., Feske, S. & Guse, A., 18.12.2018, in: SCIENCE SIGNALING. 11, 561, S. eaat0358

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  10. High-Resolution Calcium Imaging Method for Local Calcium Signaling

    Diercks, B-P., Werner, R., Schetelig, D., Wolf, I. & Guse, A., 2019, Calcium-Binding Proteins of the EF-Hand Superfamily. 1 Aufl. Humana Press, Band 1929. S. 27-39 13 S.

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  11. 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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  12. Prediction of Respiratory Motion Using A Statistical 4D Mean Motion Model

    Ehrhardt, J., Werner, R., Schmidt-Richberg, A. & Handels, H., 2009, The Second International Workshop on Pulmonary Image Analysis. CreateSpace, S. 3-14 12 S.

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  13. 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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  14. An optical flow based method for improved reconstruction of 4D CT data sets acquired during free breathing.

    Ehrhardt, J., Werner, R., Säring, D., Frenzel, T., Lu, W., Low, D. & Handels, H., 2007, in: MED PHYS. 34, 2, S. 711-721 2.

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  15. Variational Registration: A Flexible Open-Source ITK Toolbox for Nonrigid Image Registration

    Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Werner, R. & Handels, H., 2015, Bildverarbeitung für die Medizin 2015. Handels, H., Deserno, T. M., Meinzer, H-P. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Berlin Heidelberg: Springer, S. 209-214 6 S. (Informatik Aktuell).

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  16. Under-reported dosimetry errors due to interplay effects during VMAT dose delivery in extreme hypofractionated stereotactic radiotherapy

    Gauer, T., Sothmann, T., Blanck, O., Petersen, C. & Werner, R., 01.02.2018, in: STRAHLENTHER ONKOL. 194, 6, S. 570-579

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  17. 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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  18. 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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  19. Submillimeter-Accurate Marker Localization within Low Gradient Magnetic Particle Imaging Tomograms

    Griese, F., Knopp, T., Werner, R., Schlaefer, A. & Möddel, M., 23.03.2017, in: Int J Magn Part Imag. 3, 1, S. article ID 1703011 9 S.

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  20. MRI-based field of view selection for precise, real-time targeting in MPI

    Griese, F., Prieske, M., Möddel, M., Werner, R. & Knopp, T., 2019, 9th International Workshop on Magnetic Particle Imaging (IWMPI 2019). S. 207-208

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  21. 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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  22. Design, performance characteristics and application examples of a new 4D motion platform

    Grohmann, C., Frenzel, T., Werner, R. & Cremers, F., 06.2015, in: Z MED PHYS. 25, 2, S. 156-167 12 S.

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  23. 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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  24. 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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  25. 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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  26. 4D medical image computing and visualization of lung tumor mobility in spatio-temporal CT image data.

    Handels, H., Werner, R., Schmidt, R., Frenzel, T., Lu, W., Low, D. & Ehrhardt, J., 2007, in: INT J MED INFORM. 76, 3, S. 433-439 3.

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  27. 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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  28. TV-L1-based 3D Medical Image Registration with the Census Cost Function

    Hermann, S. & Werner, R., 2014, Image and Video Technology. Klette, R., Rivera, M. & Satoh, S. (Hrsg.). 1 Aufl. Berlin, Heidelberg: Springer, Band 8333. S. 149-161 13 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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  29. High Accuracy Optical Flow for 3D Medical Image Registration Using the Census Cost Function

    Hermann, S. & Werner, R., 2014, Image and Video Technology. Klette, R., Rivera, M. & Satoh, S. (Hrsg.). 1 Aufl. Berlin Heidelberg: Springer, Band 8333. S. 23-35 13 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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  30. 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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  31. 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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  32. 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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  33. 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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  34. 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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  35. 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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  36. 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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  37. 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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  38. 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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  39. 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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  40. 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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  41. 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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  42. 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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  43. Simulation of spatiotemporal CT data sets using a 4D MRI-based lung motion model

    Marx, M., Ehrhardt, J., Werner, R., Schlemmer, H-P. & Handels, H., 2014, in: INT J COMPUT ASS RAD. 9, 3, S. 401-9 9 S.

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  44. 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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  45. 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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  46. Einfluss nicht-rigider Bildregistrierung auf 4D-Dosissimulation bei extrakranieller SBRT

    Mogadas, N., Sothmann, T. & Werner, R., 2018, Bildverarbeitung für die Medizin: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Proceedings des Workshops vom 11. bis 13. März 2018 in Erlangen. Maier, A., Deserno, T., Handels, H., Maier-Hein, K., Palm, C. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer Vieweg, S. 188-193 6 S.

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  47. Influence of deformable image registration on 4D dose simulation for extracranial SBRT: A multi-registration framework study

    Mogadas, N., Sothmann, T., Knopp, T., Gauer, T., Petersen, C. & Werner, R., 05.2018, in: RADIOTHER ONCOL. 127, 2, S. 225-232 8 S.

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  48. Self-reference-based and during-registration detection of motion artifacts in spatio-temporal image data

    Mücke, E., Handels, H. & Werner, R., 2018, Medical Imaging 2018: Image Processing. Angelini, E. D. & Landman, B. A. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 10574. S. 10574-1 - 10574-7 7 S. (Proceedings of SPIE).

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  49. 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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  50. 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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