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Rene Werner

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Publikationen

  1. 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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  2. 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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  3. 4D dose simulation in volumetric arc therapy: Accuracy and affecting parameters

    Sothmann, T., Gauer, T. & Werner, R., 2017, in: PLOS ONE. 12, 2, S. e0172810 17 S.

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  4. 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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  5. 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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  6. 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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  7. A Flexible Variational Registration Framework

    Schmidt-Richberg, A., Werner, R., Handels, H. & Ehrhardt, J., 09.05.2014, in: Insight Journal. 12 S.

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  8. 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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  9. 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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  10. Analysis of the influence of imaging-related uncertainties on cerebral aneurysm deformation quantification using a no-deformation physical flow phantom

    Schetelig, D., Sedlacik, J., Fiehler, J., Frölich, A., Knopp, T., Sothmann, T., Waschkewitz, J. & Werner, R., 20.07.2018, in: SCI REP-UK. 8, 1, S. 11004 9 S., 11004.

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  11. A new cerebral vessel benchmark dataset (CAPUT) for validation of image-based aneurysm deformation estimation algorithms

    Schetelig, D., Frölich, A., Knopp, T. & Werner, R., 30.10.2018, in: SCI REP-UK. 8, 1, S. 15999 8 S.

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  12. 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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  13. 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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  14. 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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  15. 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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  16. 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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  17. 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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  18. 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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  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. 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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  21. 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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  22. 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).

    Publikationen: SCORING: Beitrag in Buch/Sammelwerk › Konferenzbeitrag - Aufsatz in Konferenzband › Forschung › Begutachtung

  23. 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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  24. 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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  25. Correspondence model-based 4D VMAT dose simulation for analysis of local metastasis recurrence after extracranial SBRT

    Sothmann, T., Gauer, T., Wilms, M. & Werner, R., 13.11.2017, in: PHYS MED BIOL. 62, 23, S. 9001-9017

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  26. 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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  27. 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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  28. 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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  29. 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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  30. 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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  31. 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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  32. 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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  33. 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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  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. Direction-dependent regularization for improved estimation of liver and lung motion in 4D image data

    Schmidt-Richberg, A., Ehrhardt, J., Werner, R. & Handels, H., 2010, Medical Imaging 2010: Image Processing. SPIE, S. 1-8 8 S.

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  36. 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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  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. Dose Accumulation based on Optimized Motion Field Estimation using Non-Linear Registration in Thoracic 4D CT Image Data

    Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Bodmann, B., Cremers, F. & Handels, H., 2009, World Congress on Medical Physics and Biomedical Engineering September 7 - 12, 2009 Munich, Germany (Ifmbe Proceedings). Springer-Verlag GmbH, S. 950-953 4 S.

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  39. 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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  40. 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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  41. 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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  42. Estimation of Inner Lung Motion Fields by Non-linear Registration

    Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Cremers, F. & Handels, H., 2009, Bildverarbeitung für die Medizin 2009. Springer Berlin Heidelberg, S. 102-106 5 S.

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  43. 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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  44. Estimation of motion fields by non-linear registration for local lung motion analysis in 4D CT image data

    Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Heiss, A. & Handels, H., 2010, in: INT J COMPUT ASS RAD. 5, 6, S. 595-605 6.

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  45. Evaluation and Comparison of Force Terms for the Estimation of Lung Motion by Non-linear Registration of 4D-CT Image Data

    Schmidt-Richberg, A., Ehrhardt, J., 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. 2028-2131 104 S.

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  46. Evaluation of magnetic resonance imaging-based radiomics characteristics for differentiation of benign and malignant peripheral nerve sheath tumors in neurofibromatosis type 1

    Ristow, I., Madesta, F., Well, L., Shenas, F. Y., Wright, F., Molwitz, I., Farschtschi, S., Bannas, P., Adam, G., Mautner, V. F., Werner, R. & Salamon, J., 03.10.2022, in: NEURO-ONCOLOGY. 24, 10, S. 1790-1798 9 S.

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  47. 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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  48. 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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  49. 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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  50. GDL-FIRE4D: Deep Learning-based fast 4D CT image registration

    Sentker, T., Madesta, F. & Werner, R., 09.2018, Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention – MICCAI 2018. Frangi, A. F., Schnabel, J. A., Davatzikos, C., Alberola-López, C. & Fichtinger, G. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, Band 11070. S. 765 - 773 9 S. (Lecture Notes in Computer Science).

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