Studying Multiple Sclerosis with a novel simultaneous functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) and Quantitative Susceptibility Mapping (QSM) sequence.

Informations projet

MS-fMRI-QSM

N° de convention de subvention: 794298

DOI

10.3030/794298

Projet clôturé

Date de signature de la CE 24 Avril 2018

Date de début 1 Août 2019

Date de fin 31 Juillet 2022

Financé au titre de

• EXCELLENT SCIENCE - Marie Skłodowska-Curie Actions

Coût total

€ 267 458,40

Contribution de l’UE

€ 267 458,40

Coordonné par

MEDIZINISCHE UNIVERSITAT GRAZ
Austria

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Publications

Peer reviewed articles (8)

Simultaneous Multiple Resonance Frequency imaging (SMURF): Fat‐water imaging using multi‐band principles

Auteurs: Beata Bachrata, Bernhard Strasser, Wolfgang Bogner, Albrecht Ingo Schmid, Radim Korinek, Martin Krššák, Siegfried Trattnig, Simon Daniel Robinson
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, Numéro 85/3, 2021, Page(s) 1379-1396, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.28519

Feasibility of Hepatic Fat Quantification Using Proton Density Fat Fraction by Multi-Echo Chemical-Shift-Encoded MRI at 7T

Auteurs: Radim Kořínek, Lorenz Pfleger, Korbinian Eckstein, Hannes Beiglböck, Simon Daniel Robinson, Michael Krebs, Siegfried Trattnig, Zenon Starčuk, Martin Krššák
Publié dans: Frontiers in Physics, Numéro 9, 2021, ISSN 2296-424X
Éditeur: Frontiers Media
DOI: 10.3389/fphy.2021.665562

Improved susceptibility weighted imaging at ultra-high field using bipolar multi-echo acquisition and optimized image processing: CLEAR-SWI

Auteurs: Korbinian Eckstein, Beata Bachrata, Gilbert Hangel, Georg Widhalm, Christian Enzinger, Markus Barth, Siegfried Trattnig, Simon Daniel Robinson
Publié dans: NeuroImage, Numéro 237, 2021, Page(s) 118175, ISSN 1053-8119
Éditeur: Academic Press
DOI: 10.1016/j.neuroimage.2021.118175

QSMxT: Robust masking and artifact reduction for quantitative susceptibility mapping.

Auteurs: Ashley Wilton Stewart; Simon Robinson; Kieran O'Brien; Kieran O'Brien; Jin Jin; Jin Jin; Georg Widhalm; Gilbert Hangel; Gilbert Hangel; Angela Walls; Jonathan Goodwin; Jonathan Goodwin; Korbinian Eckstein; Monique C. Tourell; Catherine Morgan; Aswin Narayanan; Markus Barth; Steffen Bollmann
Publié dans: Magn Reson Med, Numéro 07403194, 2022, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.29048

Quantitative susceptibility mapping of the head-and-neck using SMURF fat-water imaging with chemical shift and relaxation rate corrections.

Auteurs: Beata Bachrata; Siegfried Trattnig; Simon Robinson
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, Numéro 07403194, 2022, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.29069

Phase unwrapping with a rapid opensource minimum spanning tree algorithm (ROMEO).

Auteurs: Dymerska, Barbara; Eckstein, Korbinian; Bachrata, Beata; Siow, Bernard; Trattnig, Siegfried; Shmueli, Karin; Robinson, Simon Daniel
Publié dans: Magnetic Resonance in Medicine, Numéro 10970037, 2021, ISSN 1097-0037
Éditeur: Wiley
DOI: 10.25418/crick.15335958

Imaging of the pial arterial vasculature of the human brain in vivo using high-resolution 7T time-of-flight angiography

Auteurs: Saskia Bollmann; Hendrik Mattern; Michaël Bernier; Simon D Robinson; Daniel Park; Oliver Speck; Jonathan R Polimeni
Publié dans: eLife, 11:e71186, Numéro 1, 2022, ISSN 2050-084X
Éditeur: eLife Sciences Publications
DOI: 10.7554/elife.71186

Phase-based masking for quantitative susceptibility mapping of the human brain at 9.4T.

Auteurs: Hagberg GE, Eckstein K, Tuzzi E, Zhou J, Robinson S, Scheffler K.
Publié dans: Magnetic Resonance Medicine, Numéro 07403194, 2022, ISSN 0740-3194
Éditeur: John Wiley & Sons Inc.
DOI: 10.1002/mrm.29368

Other (2)

Unsupervised physiological noise correction of fMRI data using phase and magnitude information (PREPAIR)

Auteurs: David Bancelin, Beata Bachrata, Saskia Bollmann, Pedro de Lima Cardoso, Pavol Szomolanyi, Siegfried Trattnig, Simon Daniel Robinson
Publié dans: Bioarchive, 2022
Éditeur: Cold Spring Harbor Laboratory
DOI: 10.1101/2022.02.18.480884

NeXtQSM -- A complete deep learning pipeline for data-consistent quantitative susceptibility mapping trained with hybrid data

Auteurs: Cognolato, Francesco; O'Brien, Kieran; Jin, Jin; Robinson, Simon; Laun, Frederik B.; Barth, Markus; Bollmann, Steffen
Publié dans: arXiv, Numéro 23318422, 2021, ISSN 2331-8422
Éditeur: Cornell University
DOI: 10.48550/arxiv.2107.07752