Готові списки джерел за темами / Cardiac diffusion imaging

Зміст

  1. Статті в журналах
  2. Дисертації
  3. Частини книг
  4. Тези доповідей конференцій

Добірка наукової літератури з теми "Cardiac diffusion imaging"

Автор: Grafiati
Опубліковано: 3 червня 2025
Оновлено: 31 липня 2025

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Статті в журналах з теми "Cardiac diffusion imaging"

1

Scott, Andrew D., Pedro F. A. D. C. Ferreira, Sonia Nielles-Vallespin, et al. "Optimal diffusion weighting for in vivo cardiac diffusion tensor imaging." Magnetic Resonance in Medicine 74, no. 2 (2014): 420–30. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.25418.

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2

Lau, Angus Z., Elizabeth M. Tunnicliffe, Robert Frost, Peter J. Koopmans, Damian J. Tyler, and Matthew D. Robson. "Accelerated human cardiac diffusion tensor imaging using simultaneous multislice imaging." Magnetic Resonance in Medicine 73, no. 3 (2014): 995–1004. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.25200.

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3

Pop, Mihaela, and Nicoleta Stefu. "Diffusion Magnetic Resonance Imaging with Applications to Cardiac Muscle: Short Review." Annals of West University of Timisoara - Physics 62, no. 1 (2020): 108–19. http://dx.doi.org/10.2478/awutp-2020-0007.

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Анотація:
AbstractThis review describes in brief recent magnetic resonance imaging (MRI) methods for assessing cardiac structure in healthy and pathologic state using diffusion-weighted (DW) and diffusion tensor imaging (DTI) approaches. A background on the theory and MR pulse sequences employed in DW/DT imaging is given, along with the calculation of diffusion tensor (D), apparent diffusion coefficient (ADC) and fractional anisotropy (FA). Parametric maps derived from DW/DT images can quantify microstructure alterations due to fibrotic collagen deposition, along with associated changes in cardiac muscl
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4

Oda, Seitaro, Kosuke Morita, Tomoyuki Okuaki, Tetsuo Ogino, and Yasuyuki Yamashita. "Cardiac diffusion-weighted magnetic resonance imaging for assessment of cardiac metastasis." European Heart Journal - Cardiovascular Imaging 19, no. 6 (2018): 683. http://dx.doi.org/10.1093/ehjci/jey039.

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5

Axel, Leon. "Faster Diffusion-weighted MR Imaging of Cardiac Microstructure." Radiology 282, no. 3 (2017): 622–26. http://dx.doi.org/10.1148/radiol.2016162269.

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6

Delattre, Benedicte M. A., Magalie Viallon, Hongjiang Wei, et al. "In Vivo Cardiac Diffusion-Weighted Magnetic Resonance Imaging." Investigative Radiology 47, no. 11 (2012): 662–70. http://dx.doi.org/10.1097/rli.0b013e31826ef901.

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7

Luyt, Charles-Edouard, Damien Galanaud, Vincent Perlbarg, et al. "Diffusion Tensor Imaging to Predict Long-term Outcome after Cardiac Arrest." Anesthesiology 117, no. 6 (2012): 1311–21. http://dx.doi.org/10.1097/aln.0b013e318275148c.

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Анотація:
Background Prognostication in comatose survivors of cardiac arrest is a major clinical challenge. The authors' objective was to determine whether an assessment with diffusion tensor imaging, a brain magnetic resonance imaging sequence, increases the accuracy of 1 yr functional outcome prediction in cardiac arrest survivors. Methods Prospective, observational study in two intensive care units. Fifty-seven comatose survivors of cardiac arrest underwent brain magnetic resonance imaging. Fractional anisotropy (FA), a diffusion tensor imaging value, was measured in predefined white matter regions,
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8

Stoeck, Christian T., Aleksandra Kalinowska, Constantin von Deuster, et al. "Dual-Phase Cardiac Diffusion Tensor Imaging with Strain Correction." PLoS ONE 9, no. 9 (2014): e107159. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0107159.

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9

Moulin, Kevin, Tess E. Wallace, Jennifer Rodriguez, et al. "Fully automated analysis of cardiac magnetic resonance diffusion imaging." Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance 27 (2025): 101380. https://doi.org/10.1016/j.jocmr.2024.101380.

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10

Hannum, Ariel J., Michael Loecher, Qingping Chen, et al. "Towards open-source spin-echo cardiac diffusion tensor imaging." Journal of Cardiovascular Magnetic Resonance 27 (2025): 101389. https://doi.org/10.1016/j.jocmr.2024.101389.

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Дисертації з теми "Cardiac diffusion imaging"

1

Wang, Lihui. "Modélisation et simulation de l’IRM de diffusion des fibres myocardiques." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0004/document.

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Анотація:
L’imagerie par résonance magnétique de diffusion (l’IRMd) est actuellement la seule technique non-invasive pour étudier l’architecture tridimensionnelle des fibres myocardiques du cœur humain à la fois ex vivo et in vivo. Cependant, il est difficile de savoir comment les caractéristiques de diffusion calculées à partir des images de diffusion reflètent les propriétés des microstructures du myocarde à cause de l’absence de la vérité-terrain sans parler de l’influence de divers facteurs tels que la résolution spatiale, le bruit et les artéfacts. L'objectif principal de cette thèse est donc de dé
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2

Rapacchi, Stanislas. "Low b-values diffusion weighted imaging of the in vivo human heart." Thesis, Lyon 1, 2011. http://www.theses.fr/2011LYO10012/document.

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Анотація:
L'Imagerie par Résonance Magnétique pondérée en Diffusion (IRM-D) permet l'accès à l'information structurelle des tissus au travers de la lecture du mouvement brownien des molécules d'eau. Ses applications sont nombreuses en imagerie cérébrale, tant en milieu clinique qu'en recherche. Néanmoins le mouvement physiologique créé une perte de signal supplémentaire au cours de l'encodage de la diffusion. Cette perte de signal liée au mouvement limite les applications de l'IRM-D quant à l'imagerie cardiaque. L'utilisation de faibles valeurs de pondération (b) réduit cette sensibilité mais permet seu
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3

Li, Hongying. "Fiber tracking and fiber architecture description in cardiac DT-MRI." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0125.

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Анотація:
La connaissance de l’architecture tridimensionnelle (3D) des fibres est cruciale dans la compréhension de la fonction du cœur humain. L’imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-DT) est une technique permettant de mesurer la diffusion des molécules d’eau dans des tissus humains, et donc d’étudier de manière non-invasive l’architecture 3D des fibres du cœur humain. Dans l’IRM-TD cardiaque, la tractographie des fibres est essentielle pour représenter et visualiser l’architecture des fibres, mais souvent utilisée qualitativement comme une dernière étape qui consiste à visuali
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4

Wei, Hongjiang. "In vivo diffusion tensor imaging (DTI) for the human heart under free-breathing conditions." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0127/document.

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Анотація:
L'orientation des fibres myocardiaque est à la base du comportement électro-mécanique du cœur, et connue pour être altérée dans diverses maladies cardiaques telles que la cardiopathie ischémique et l'hypertrophie ventriculaire. Cette thèse porte principalement sur l'imagerie in vivo du tenseur de diffusion (diffusion tensor imaging—DTI) en vue d’obtenir la structure des fibres myocardiques du cœur humain dans des conditions de respiration libre. L'utilisation de DTI pour l'étude du cœur humain in vivo est un grand défi en raison du mouvement cardiaque. En particulier, l’acquisition DTI avec re
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5

Le, Bars Anne-Lise. "Développements méthodologiques pour l’IRM de diffusion cardiaque." Electronic Thesis or Diss., Université de Lorraine, 2021. http://www.theses.fr/2021LORR0089.

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Анотація:
L’imagerie par résonance magnétique de diffusion est une technique qui permet d’obtenir des informations sur la microarchitecture des tissus biologiques. La connaissance de l’organisation des fibres myocardiques peut permettre d’améliorer la compréhension de l’électrophysiologie cardiaque du patient et, par conséquent, du traitement des arythmies complexes telles que les tachycardies ventriculaires. Néanmoins, des améliorations restent nécessaires pour appliquer cette technique dans les organes en mouvements, notamment en raison des artéfacts créés par les déplacements. Les mouvements macrosco
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6

Xu, Yanli. "Une mesure de non-stationnarité générale : Application en traitement d'images et du signaux biomédicaux." Thesis, Lyon, INSA, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0090/document.

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Анотація:
La variation des intensités est souvent exploitée comme une propriété importante du signal ou de l’image par les algorithmes de traitement. La grandeur permettant de représenter et de quantifier cette variation d’intensité est appelée une « mesure de changement », qui est couramment employée dans les méthodes de détection de ruptures d’un signal, dans la détection des contours d’une image, dans les modèles de segmentation basés sur les contours, et dans des méthodes de lissage d’images avec préservation de discontinuités. Dans le traitement des images et signaux biomédicaux, les mesures de cha
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7

Huang, Jianping. "Etude de l’imagerie de tenseur de diffusion en utilisant l’acquisition comprimée." Thesis, Lyon, INSA, 2015. http://www.theses.fr/2015ISAL0136/document.

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Анотація:
L’étude de la structure microscopique des fibres du coeur offre une nouvelle approche pour expliquer les maladies du coeur et pour trouver des moyens de thérapie efficaces. L’imagerie de tenseur de diffusion par résonance magnétique (DTMR) ou l’imagerie de tenseur de diffusion (DTI) fournit actuellement un outil unique pour étudier les structures tridimensionnelles (3D) de fibres cardiaques in vivo. Cependant, DTI est connu pour souffrir des temps d'acquisition longs, ce qui limite considérablement son application pratique et clinique. Les méthodes traditionnelles pour l’acquisition et la reco
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8

Yang, Feng. "Interpolation des données en imagerie cardiaque par résonance magnétique du tenseur de diffusion." Phd thesis, INSA de Lyon, 2011. http://tel.archives-ouvertes.fr/tel-00578777.

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Анотація:
L'un des problèmes fondamentaux de l'imagerie cardiaque par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-TD) est sa faible résolution spatiale, à cause des limitations matérielles des scanners IRM actuels. L'objectif principal de ce travail de thèse est de développer de nouvelles approches pour améliorer la résolution des données d'IRM-TD afin de mieux représenter l'architecture myocardique du coeur humain et de la comparer avec des résultats issus d'autres techniques d'investigation telles que l'imagerie par lumière polarisée. Dans ce cadre, le travail porte sur trois parties principales
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9

LI, Hongying. "Fiber tracking and fiber architecture description in cardiac DT-MRI." Thesis, 2013. http://www.theses.fr/2013ISAL0125/document.

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Анотація:
La connaissance de l’architecture tridimensionnelle (3D) des fibres est cruciale dans la compréhension de la fonction du cœur humain. L’imagerie par résonance magnétique du tenseur de diffusion (IRM-DT) est une technique permettant de mesurer la diffusion des molécules d’eau dans des tissus humains, et donc d’étudier de manière non-invasive l’architecture 3D des fibres du cœur humain. Dans l’IRM-TD cardiaque, la tractographie des fibres est essentielle pour représenter et visualiser l’architecture des fibres, mais souvent utilisée qualitativement comme une dernière étape qui consiste à visuali
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Частини книг з теми "Cardiac diffusion imaging"

1

Shenasa, Mohammad, Hossein Shenasa, and Javad Rahimian. "Principles of Diffusion Tensor Imaging of the Myocardium." In Cardiac Mapping. John Wiley & Sons, Ltd, 2019. http://dx.doi.org/10.1002/9781119152637.ch86.

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2

Mekkaoui, Choukri, and David E. Sosnovik. "Diffusion Magnetic Resonance Imaging Tractography of the Heart." In Cardiac Mapping. John Wiley & Sons, Ltd, 2019. http://dx.doi.org/10.1002/9781119152637.ch87.

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Myles, Rachel C., and Crystal M. Ripplinger. "Imaging Fiber Orientation with Optical Coherence Tomography and Diffusion-Tensor Magnetic Resonance Imaging and its Role in Arrhythmogenesis." In Cardiac Mapping. Wiley-Blackwell, 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118481585.ch54.

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Qin, Xulei, and Baowei Fei. "Cardiac Fiber Imaging with 3D Ultrasound and MR Diffusion Tensor Imaging." In Cardiovascular Imaging and Image Analysis. CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9780429441493-14.

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Nagler, Andreas, Cristóbal Bertoglio, Christian T. Stoeck, Sebastian Kozerke, and Wolfgang A. Wall. "Cardiac Fibers Estimation from Arbitrarily Spaced Diffusion Weighted MRI." In Functional Imaging and Modeling of the Heart. Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-20309-6_23.

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Freytag, Bianca, Vicky Y. Wang, G. Richard Christie, et al. "Field-Based Parameterisation of Cardiac Muscle Structure from Diffusion Tensors." In Functional Imaging and Modeling of the Heart. Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-20309-6_17.

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7

Giannakidis, Archontis, Damien Rohmer, Alexander I. Veress, and Grant T. Gullberg. "Diffusion Tensor Magnetic Resonance Imaging-Derived Myocardial Fiber Disarray in Hypertensive Left Ventricular Hypertrophy: Visualization, Quantification and the Effect on Mechanical Function." In Cardiac Mapping. Wiley-Blackwell, 2012. http://dx.doi.org/10.1002/9781118481585.ch53.

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8

Wang, Lihui, Yue-Min Zhu, Hongying Li, Wanyu Liu, and Isabelle E. Magnin. "Simulation of Diffusion Anisotropy in DTI for Virtual Cardiac Fiber Structure." In Functional Imaging and Modeling of the Heart. Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21028-0_12.

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Hannum, Ariel J., Tyler E. Cork, Luigi E. Perotti, and Daniel B. Ennis. "Characterizing Global and Regional Cardiac Diffusion Tensor Imaging Metrics in Healthy Subjects." In Lecture Notes in Computer Science. Springer Nature Switzerland, 2025. https://doi.org/10.1007/978-3-031-94562-5_17.

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10

He, Yunlong, Lihui Wang, Feng Yang, Yong Xia, Patrick Clarysse, and Yuemin Zhu. "Systematic Study of Joint Influence of Angular Resolution and Noise in Cardiac Diffusion Tensor Imaging." In Functional Imaging and Modeling of the Heart. Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-78710-3_20.

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Тези доповідей конференцій з теми "Cardiac diffusion imaging"

1

Liu, Yang, Jiameng Diao, Zijian Zhou, Haikun Qi, and Peng Hu. "Cardiac Cine MRI Motion Correction Using Diffusion Models." In 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/isbi56570.2024.10635444.

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2

Cheng, Nina, Zhengji Liu, Yash Deo, et al. "Synthesising 3D Cardiac CINE-MR Images and Corresponding Segmentation Masks using a Latent Diffusion Model." In 2024 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/isbi56570.2024.10635781.

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3

Xie, H., W. Gan, X. Chen, et al. "Dose-aware Diffusion Model for 3D Low-count Cardiac SPECT Image Denoising with Projection-domain Consistency." In 2024 IEEE Nuclear Science Symposium (NSS), Medical Imaging Conference (MIC) and Room Temperature Semiconductor Detector Conference (RTSD). IEEE, 2024. http://dx.doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57108.2024.10655170.

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4

Gil, C., A. J. Bakermans, B. J. van Nierop, G. J. Strijkers, H. C. van Assen, and K. M. Curran. "Similarity Measures for Cardiac Diffusion Tensor Imaging Registration." In 2011 Irish Machine Vision and Image Processing Conference (IMVIP). IEEE, 2011. http://dx.doi.org/10.1109/imvip.2011.23.

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Xu, Xi, Shengping Liu, Muzi Guo, Yanjie Zhu, Rui Chen, and Yuxin Yang. "Comparison of three denoising methods for cardiac diffusion tensor imaging." In 2020 5th International Conference on Mechanical, Control and Computer Engineering (ICMCCE). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/icmcce51767.2020.00508.

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Wang, Fanwen, Pedro F. Ferreira, Yinzhe Wu, et al. "Efficient post-processing of diffusion tensor cardiac magnetic imaging using texture-conserving deformable registration." In Clinical and Biomedical Imaging, edited by Barjor S. Gimi and Andrzej Krol. SPIE, 2024. http://dx.doi.org/10.1117/12.2689251.

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Liu, Bin, Lihui Wang, Jian Zhang, et al. "Cardiac diffusion tensor imaging simulation based on deep convolutional generative adversarial network." In 2018 14th IEEE International Conference on Signal Processing (ICSP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icsp.2018.8652373.

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Wu, Yinzhe, Jiahao Huang, Fanwen Wang, et al. "High-resolution reference image assisted volumetric super-resolution of cardiac diffusion weighted imaging." In Image Processing, edited by Olivier Colliot and Jhimli Mitra. SPIE, 2024. http://dx.doi.org/10.1117/12.3006008.

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Popp, Alois K., Arkady M. Pertsov, and David A. Weitz. "Internal point spread imaging of cardiac tissue to provide depth resolution for bulk tissue imaging experiments." In European Conference on Biomedical Optics. Optica Publishing Group, 2001. http://dx.doi.org/10.1364/ecbo.2001.4431_141.

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Анотація:
In order to provide depth resolution for bulk tissue imaging experiments using fluorescence or absorption signals, we have designed an internal laser point spread technique. A laser light source has been imbedded in different depths into cardiac tissue and tissue phantoms, the signal on the tissue surface detected by a CCD detector. These measurements in combination with an analytic solution of the diffusion allow us to estimate optical properties of the investigated tissue. We show how this information provides the core of depth quantification of fluorescence and absorption measurements in bu
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10

Munoz-Moreno, Emma, and Alejandro Frangi. "Spatial normalization of cardiac Diffusion Tensor Imaging for modeling the muscular structure of the myocardium." In 2010 17th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2010). IEEE, 2010. http://dx.doi.org/10.1109/icip.2010.5653331.

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