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Rene Werner

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Publikationen

  1. 2019

  2. 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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  3. 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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  4. 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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  5. 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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  6. 2018

  7. 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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  8. 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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  9. 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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  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. 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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  12. Influence of 4D CT motion artifacts on correspondence model-based 4D dose accumulation

    Sothmann, T., Gauer, T. & Werner, R., 12.03.2018, Medical Imaging 2018: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Fei, B. & Webster, R. J. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 10576. S. 105760F-1 - 105760F-7 7 S. 105760F. (Progress in Biomedical Optics and Imaging).

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  13. 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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  14. 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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  15. 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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  16. Technical considerations for automated low-pitch spiral 4D CT scanning protocol selection

    Werner, R., Sothmann, T., Madesta, F., Gauer, T. & Hofmann, C., 2018, Medical Imaging 2018: Physics of Medical Imaging. Lo, J. Y., Schmidt, T. G. & Chen, G-H. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 10573. S. 105733Y-1-105733Y-6 6 S.

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  17. 2017

  18. 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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  19. Subpopulation-based correspondence modelling for improved respiratory motion estimation in the presence of inter-fraction motion variations

    Wilms, M., Werner, R., Yamamoto, T., Handels, H. & Ehrhardt, J., 26.06.2017, in: PHYS MED BIOL. 62, 14, S. 5823-5839 17 S.

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  20. 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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  21. 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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  22. 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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  23. 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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  24. Low Rank and Sparse Matrix Decomposition as Stroke Segmentation Prior: Useful or Not? A Random Forest-Based Evaluation Study

    Werner, R., Schetelig, D., Sothmann, T., Mücke, E., Wilms, M., Cheng, B. & Forkert, N. D., 2017, Bildverarbeitung für die Medizin 2017: Algorithmen - Systeme - Anwendungen. Maier-Hein, K. H., Deserno, T., Handels, H. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 161-166 6 S. (Informatik aktuell).

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  25. 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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  26. 2016

  27. 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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  28. 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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  29. Geometry planning and image registration in magnetic particle imaging using bimodal fiducial markers

    Werner, F., Jung, C., Hofmann, M., Werner, R., Salamon, J., Säring, D., Kaul, M. G., Them, K., Weber, O. M., Mummert, T., Adam, G., Ittrich, H. & Knopp, T., 16.05.2016, in: MED PHYS. 43, 6, S. 2884-2893 11 S.

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  30. Phantom-based ground-truth generation for cerebral vessel segmentation and pulsatile deformation analysis

    Schetelig, D., Säring, D., Illies, T., Sedlacik, J., Kording, F. & Werner, R., 18.03.2016, Medical Imaging 2016: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Webster, III, R. J. & Yaniv, Z. R. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9786. S. 978622-1-6 6 S. UNSP 978622 . (Proceeding of SPIE).

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  31. 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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  32. 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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  33. Geometrieplanung und Bildregistrierung mittels bimodaler Fiducial-Marker für Magnetic Particle Imaging

    Werner, F., Jung, C., Hofmann, M., Salamon, J. M., Werner, R., Säring, D., Kaul, M., Them, K., Weber, O. M., Mummert, T., Adam, G., Ittrich, H. & Knopp, T., 2016, Bildverarbeitung für die Medizin 2016: Algorithmen – Systeme – Anwendungen. Tolxdorff, T., Deserno, T. M., Handels, H. & Meinzer, H-P. (Hrsg.). 1 Aufl. Springer, S. 128-133 6 S. (Informatik aktuell).

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  34. Optimized projection binning for improved helical amplitude- and phase-based 4DCT reconstruction in the presence of breathing irregularity

    Werner, R., Hofmann, C. & Gauer, T., 2016, Medical Imaging 2016: Physics of Medical Imaging. Kontos, D., Flohr, T. G. & Lo, J. Y. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9783. S. 978313-1-6 6 S. 978313. (Proceedings of SPIE).

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  35. 2015

  36. 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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  37. 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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  38. Groupwise Registration for Robust Motion Field Estimation in Artifact-Affected 4D CT Images

    Tack, A., Kobayashi, Y., Gauer, T., Schlaefer, A. & Werner, R., 10.2015, MICCAI Workshop on Imaging and Computer Assistance in Radiation Therapy Workshop (ICART). 1 Aufl. S. 18-25 8 S.

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  39. Population-based Correspondence Models for Respiratory Motion Estimation in the Presence of Interfraction Motion Variations

    Wilms, M., Werner, R., Yamamoto, T., Handels, H. & Ehrhardt, J., 10.2015, MICCAI workshop on Imaging and Computer Assistance in Radiation Therapy Workshop (ICART). 1 Aufl. S. 81-88 8 S.

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  40. 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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  41. 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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  42. Reference geometry-based detection of (4D-)CT motion artifacts: a feasibility study

    Werner, R. & Gauer, T., 20.03.2015, Medical Imaging 2015: Image Processing. Ourselin, S. & Styner, M. A. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9413. S. 0S1-7 7 S. (Proceedings of SPIE).

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  43. 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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  44. 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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  45. 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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  46. 2014

  47. 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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  48. Statistical Analysis of Surrogate Signals to Incorporate Respiratory Motion Variability into Radiotherapy Treatment Planning

    Wilms, M., Ehrhardt, J., Werner, R., Marx, M. & Handels, H., 23.04.2014, Medical Imaging 2014: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling. Yaniv, Z. R. & Holmes, D. R. (Hrsg.). 1 Aufl. SPIE , Band 9036. S. 0J1-8 8 S.

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  49. Lung registration using automatically detected landmarks

    Polzin, T., Rühaak, J., Werner, R., Handels, H. & Modersitzki, J., 01.01.2014, in: METHOD INFORM MED. 53, 4, S. 250-6 7 S.

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  50. 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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  51. 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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  52. Kombination von Atemsignalen zur Optimierung der Prädiktion komplexer atmungsbedingter Organ- und Tumorbewegungen

    Ortmüller, J., Wilms, M., Werner, R. & Handels, H., 2014, Bildverarbeitung für die Medizin 2014. Deserno, T., Handels, H., Meinzer, H-P. & Tolxdorff, T. (Hrsg.). 1 Aufl. Berlin Heidelberg: Springer, S. 72-77 6 S. (Informatik Aktuell).

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  53. Multivariate regression approaches for surrogate-based diffeomorphic estimation of respiratory motion in radiation therapy

    Wilms, M., Werner, R., Ehrhardt, J., Schmidt-Richberg, A., Schlemmer, H-P. & Handels, H., 2014, in: PHYS MED BIOL. 59, 5, S. 1147-64 18 S.

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  54. Simulation of range imaging-based estimation of respiratory lung motion. Influence of noise, signal dimensionality and sampling patterns

    Wilms, M., Werner, R., Blendowski, M., Ortmüller, J. & Handels, H., 2014, in: METHOD INFORM MED. 53, 4, S. 257-63 7 S.

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  55. 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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  56. 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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