Skip to main content
Weiter zur Homepage der Europäischen Kommission (öffnet in neuem Fenster)
Deutsch Deutsch
CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
CORDIS

Open Ground Truth Training Network : Magnetic resonance image simulation for training and validation of image analysis algorithms

CORDIS bietet Links zu öffentlichen Ergebnissen und Veröffentlichungen von HORIZONT-Projekten.

Links zu Ergebnissen und Veröffentlichungen von RP7-Projekten sowie Links zu einigen Typen spezifischer Ergebnisse wie Datensätzen und Software werden dynamisch von OpenAIRE abgerufen.

Leistungen

D3.3 Data augmentation approaches for feature training or learning (öffnet in neuem Fenster)

D33 Data augmentation approaches for feature training or learning

D3.4 Validation of protocol insensitive MR segmentation on database with simulated MR data (öffnet in neuem Fenster)

D34 Validation of protocol insensitive MR segmentation on databasewith simulated MR data

D1.1 Anatomical reference models & for brain, heart & spine (öffnet in neuem Fenster)
D2.3 Final database with highly realistic brain, spine and cardiac MR images including disease & function (öffnet in neuem Fenster)

D23 Final database with highly realistic brain spine and cardiac MR images including disease function

D2.2 Initial database with highly realistic brain, spine and cardiac MR images for different protocols (öffnet in neuem Fenster)

D22 Initial database with highly realistic brain spine and cardiac MR images for different protocols

D1.2 Brain and spine models with disease characteristics (öffnet in neuem Fenster)

D12 Brain and spine models with disease characteristics

D1.3 Heart model with functional characteristics (öffnet in neuem Fenster)

D13 Heart model with functional characteristics

D2.5 Evaluation of the quality of simulated MR images including cardiac function with clinical partners (öffnet in neuem Fenster)

D25 Evaluation of the quality of simulated MR images including cardiac function with clinical partners

D2.4 Evaluation of the quality of simulated MR images including brain and spine disease with clinical partners (öffnet in neuem Fenster)

D24 Evaluation of the quality of simulated MR images including brainand spine disease with clinical partners

Veröffentlichungen

Optimized Automated Cardiac MR Scar Quantification with GAN-Based Data Augmentation

Autoren: Lustermans, Didier R. P. R. M.; Amirrajab, Sina; Veta, Mitko; Breeuwer, Marcel; Scannell, Cian M.
Veröffentlicht in: arXIV, Ausgabe 1, 2021, ISSN 2331-8422
Herausgeber: arXiv

Influence of image artifacts on image-based computer simulations of the cardiac electrophysiology (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Evianne Kruithof; Sina Amirrajab; Matthijs J. M. Cluitmans; Kevin D Lau; Marcel Breeuwer
Veröffentlicht in: VOLUME=137;ISSN=0010-4825;TITLE=Computers in Biology and Medicine, Ausgabe 1, 2021, ISSN 0010-4825
Herausgeber: Pergamon Press Ltd.
DOI: 10.1016/j.compbiomed.2021.104773

Simulated late gadolinium enhanced cardiac magnetic resonance imaging dataset from mechanical XCAT phantom including a myocardial infarct (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Evianne Kruithof; Sina Amirrajab; Kevin D. Lau; Marcel Breeuwer
Veröffentlicht in: Data in Brief, Vol 40, Iss , Pp 107691- (2022), Ausgabe 1, 2021, ISSN 2352-3409
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/j.dib.2021.107691

XCAT-GAN for Synthesizing 3D Consistent Labeled Cardiac MR Images on Anatomically Variable XCAT Phantoms (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Amirrajab, Sina; Abbasi-Sureshjani, Samaneh; Khalil, Yasmina Al; Lorenz, Cristian; Weese, Juergen; Pluim, Josien; Breeuwer, Marcel; Martel, Anne L.; Abolmaesumi, Purang; Stoyanov, Danail; Mateus, Diana; Zuluaga, Maria A.; Zhou, S. Kevin; Racoceanu, Daniel; Joskowicz, Leo
Veröffentlicht in: arXiv - Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe 1, 2020
Herausgeber: arXiv
DOI: 10.1007/978-3-030-59719-1_13

Late Fusion U-Net with GAN-based Augmentation for Generalizable Cardiac MRI Segmentation (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Y. Al Khalil, S. Amirrajab, C. Lorenz, J. Weese, J. Pluim, M. Breeuwer
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe volume 13131, 2021, Seite(n) 360-373
Herausgeber: SpringerLink
DOI: 10.1007/978-3-030-93722-5_39

Heterogeneous Virtual Population of Simulated CMR Images for Improving the Generalization of Cardiac Segmentation Algorithms (öffnet in neuem Fenster)

Autoren: Y. Al Khalil, S. Amirrajab, C. Lorenz, J. Weese, and M. Breeuwer
Veröffentlicht in: Lecture Notes in Computer Science, Ausgabe volume 12417, 2020, Seite(n) 68-79
Herausgeber: SpringerLink
DOI: 10.1007/978-3-030-59520-3_8

Suche nach OpenAIRE-Daten ...

Bei der Suche nach OpenAIRE-Daten ist ein Fehler aufgetreten

Es liegen keine Ergebnisse vor

Mein Booklet 0 0