Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Methods fo Nonlinear Intersubject registration in Neuroscience

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F65269705%3A_____%2F09%3A%230000825" target="_blank" >RIV/65269705:_____/09:#0000825 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Methods fo Nonlinear Intersubject registration in Neuroscience

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this chapter two deformable registration methods were described: 1) a block matching technique based on parametric transformations with radial basis functions and 2) a high dimensional registration technique with nonparametric deformation models basedon spatial smoothing. The use of multimodal similarity measures was insisted. The multimodal character of the methods make them robust to tissue intensity variations which can be result of multimodality imaging as well as neuropsychological diseases oreven normal aging. One of the described algorithms was demonstrated in the field of computational neuroanatomy, particularly for fully automated spatial detection of anatomical abnormalities in first episode and chronic schizophrenia based on 3-D MRI brain scans.

  • Název v anglickém jazyce

    Methods fo Nonlinear Intersubject registration in Neuroscience

  • Popis výsledku anglicky

    In this chapter two deformable registration methods were described: 1) a block matching technique based on parametric transformations with radial basis functions and 2) a high dimensional registration technique with nonparametric deformation models basedon spatial smoothing. The use of multimodal similarity measures was insisted. The multimodal character of the methods make them robust to tissue intensity variations which can be result of multimodality imaging as well as neuropsychological diseases oreven normal aging. One of the described algorithms was demonstrated in the field of computational neuroanatomy, particularly for fully automated spatial detection of anatomical abnormalities in first episode and chronic schizophrenia based on 3-D MRI brain scans.

Klasifikace

  • Druh

    C - Kapitola v odborné knize

  • CEP obor

    FL - Psychiatrie, sexuologie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/NS9893" target="_blank" >NS9893: Predikce průběhu iniciálních fází schizofrenie pomocí morfologie mozku</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název knihy nebo sborníku

    Recent Advances in Signal Processing

  • ISBN

    978-953-307-002-5

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

  • Počet stran knihy

    264

  • Název nakladatele

    In-Tech

  • Místo vydání

    Vukovar

  • Kód UT WoS kapitoly