Добірка наукової літератури з теми "Whole brain mapping"
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Статті в журналах з теми "Whole brain mapping"
Hardy, T. L., L. R. D. Brynildson, J. G. Gray, and D. Spurlock. "Three-Dimensional Whole-Brain Mapping." Stereotactic and Functional Neurosurgery 58, no. 1-4 (1992): 141–43. http://dx.doi.org/10.1159/000098987.
Повний текст джерелаRandlett, Owen, Caroline L. Wee, Eva A. Naumann, Onyeka Nnaemeka, David Schoppik, James E. Fitzgerald, Ruben Portugues, et al. "Whole-brain activity mapping onto a zebrafish brain atlas." Nature Methods 12, no. 11 (September 14, 2015): 1039–46. http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.3581.
Повний текст джерелаSempeles, Susan. "Whole-Brain Mapping Enhanced by Automated Imaging." Journal of Clinical Engineering 37, no. 2 (2012): 36–37. http://dx.doi.org/10.1097/jce.0b013e31824d8e8d.
Повний текст джерелаShibata, Shinsuke, Yuji Komaki, Fumiko Seki, Michiko O. Inouye, Toshihiro Nagai, and Hideyuki Okano. "Connectomics: comprehensive approaches for whole-brain mapping." Microscopy 64, no. 1 (December 18, 2014): 57–67. http://dx.doi.org/10.1093/jmicro/dfu103.
Повний текст джерелаWu, Bing, Wei Li, Arnaud Guidon, and Chunlei Liu. "Whole brain susceptibility mapping using compressed sensing." Magnetic Resonance in Medicine 67, no. 1 (June 10, 2011): 137–47. http://dx.doi.org/10.1002/mrm.23000.
Повний текст джерелаShimono, Masanori, and Kazuhisa Niki. "Global Mapping of the Whole-Brain Network Underlining Binocular Rivalry." Brain Connectivity 3, no. 2 (April 2013): 212–21. http://dx.doi.org/10.1089/brain.2012.0129.
Повний текст джерелаMattay, V. S., J. A. Frank, A. K. Santha, J. J. Pekar, J. H. Duyn, A. C. McLaughlin, and D. R. Weinberger. "Whole-brain functional mapping with isotropic MR imaging." Radiology 201, no. 2 (November 1996): 399–404. http://dx.doi.org/10.1148/radiology.201.2.8888231.
Повний текст джерелаKasai, Atsushi, Kaoru Seiriki, and Hitoshi Hashimoto. "Whole-brain activity mapping at single-cell resolution." Folia Pharmacologica Japonica 153, no. 6 (2019): 278–83. http://dx.doi.org/10.1254/fpj.153.278.
Повний текст джерелаBao, Chenglong, Jae Kyu Choi, and Bin Dong. "Whole Brain Susceptibility Mapping Using Harmonic Incompatibility Removal." SIAM Journal on Imaging Sciences 12, no. 1 (January 2019): 492–520. http://dx.doi.org/10.1137/18m1191452.
Повний текст джерелаBanerjee, Tirtha Das, Linwan Zhang, and Antónia Monteiro. "Mapping Gene Expression in Whole Larval Brains of Bicyclus anynana Butterflies." Methods and Protocols 8, no. 2 (March 13, 2025): 31. https://doi.org/10.3390/mps8020031.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Whole brain mapping"
Ing, Alex. "Comparing functional connectivity across the whole brain." Thesis, University of Aberdeen, 2014. http://digitool.abdn.ac.uk:80/webclient/DeliveryManager?pid=225661.
Повний текст джерелаCabrera, Sébastien. "Implementation of a semi-automatic quantification approach for spatial and temporal study of brain activity. Application to study of neuronal networks involved in various cognitive functions (sleep, olfaction)." Electronic Thesis or Diss., Lyon 1, 2024. http://www.theses.fr/2024LYO10366.
Повний текст джерелаBehaviors are encoded by widespread neural circuits within the brain which change with age and experience. Immunodetection of the immediate early gene c-Fos has been used for decades to reveal neural circuits activated during specific tasks or conditions. While successful, c-Fos method presents two limitations: 1) c-Fos expression is restricted in time, and cannot be used to follow up the same neurons activation over time or in response to different stimuli. 2) Quantifications are time consuming and often performed for a single brain region which restricts spatial information. A first objective of my thesis consisted in addressing challenges associated with whole brain probing of neuronal activity involved in higher sensory information processing. To this end, I developed and benchmarked a workflow that circumvents temporal and spatial limitations associated with c-Fos quantification. I combined c-Fos with c-Fos driven Cre-dependent tdTomato expression (i.e. TRAP2 mice), to perform a direct comparison of neural circuits activated at different times or during different tasks. Using open-source softwares (i.e. QuPath and ABBA), I established a workflow that optimize and automate cell detection, cell classification (e.g. c-Fos vs. c-Fos/tdTomato) and whole brain registration. This automatic workflow, based on fully automatic scripts, allows accurate quantification with minimal interindividual variability. Further, interrogation of brain atlases at different scales (from simplified to detailed) was performed, allowing a gradual zoom on defined brain regions to explore the spatial distribution of activated cells. I finally illustrated the potential of this approach by comparing patterns of neuronal activation in various contexts, i.e. wakefulness, paradoxical sleep and social interaction tasks, in distinct animal groups as well as within the same animals. Finally, BrainRender was used for intuitive representation of obtained results. Altogether, this automated workflow accessible to all labs with some experience in histology, allows an unbiased, fast and accurate analysis of the whole brain activity pattern at the cellular level, in various contexts. As an extension of this work, the second objective of my PhD focused on investigating the interdependence of specific behaviours. To this end, I studied effects of paradoxical sleep deprivation on olfactory perceptual learning. This learning task is defined as an enhanced ability to discriminate between two perceptually similar odorants following passive exposure to these 2 odorants for 10 days, a process partially reliant on adult neurogenesis. I used c-Fos immunohistochemistry in combination with tdTomato expression (TRAP2 mice), to visualize neuronal activity before and after perceptual learning. I have implemented a chronic automated paradoxical sleep deprivation for 4 hours per days following the olfactory perceptual learning protocol. Our behavioural data revealed that paradoxical sleep deprivation altered the improvement of odour discrimination. This work lays a solid foundation for future studies, which will extend the automated workflow I developed to evaluate neuronal activity within the olfactory bulb, as well as in higher olfactory centres in the brain. Additionally, the role of adult-born neurons and the potential impact of paradoxical sleep deprivation on their activity patterns will be explored further. In conclusion, the work presented in my thesis provides significant advancements in addressing the limitations of traditional c-Fos quantification methods by developing an automated, whole-brain workflow to visualize and compare neural circuits activated under different conditions. Furthermore, the exploration of the impact of paradoxical sleep deprivation on perceptual learning highlights the intricate relationship between sleep and sensory processing, laying the groundwork for future investigations into the neural mechanisms underlying these processes
Theorin, Anna. "To select one hand while using both neural mechanisms supporting flexible hand dominance in bimanual object manipulation /." Doctoral thesis, Umeå : Department of Integrative Medical Biology, Umeå university, 2009. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:umu:diva-29805.
Повний текст джерелаFranceschini, Alessandra. "Brain-wide activation mapping at cellular resolution during learning and retrieval of aversive memory." Doctoral thesis, 2021. http://hdl.handle.net/2158/1237259.
Повний текст джерелаSousa, Francisco Martins Prata Fonseca. "Whole-brain mapping of cerebrospinal fluid velocity and displacement over the cardiac cycle using phase contrast MRI and optimization of a DENSE sequence." Master's thesis, 2021. http://hdl.handle.net/10451/48167.
Повний текст джерелаO líquido cefalorraquidiano (LCR) tem um papel essencial na drenagem dos resíduos resultantes do metabolismo cerebral e o constante movimento a que este fluido está sujeito é vital para manter a homeostasia do cérebro. Com feito, alterações neste movimento, geralmente associadas com o envelhecimento ou com doença, levam a perturbações fisiológicas, como a doença de Alzheimer ou a hidrocefalia. Por esta razão, é fundamental consolidar e aprofundar o conhecimento referente a este fluido, nomeadamente perceber como varia a sua velocidade e deslocamento, pois só desta forma será possível desenvolver e aperfeiçoar a prevenção e tratamento destas perturbações. Com efeito, este fluido está em constante movimento e o seu comportamento está intimamente ligado ao ciclo cardíaco. Apesar de estudos anteriores sobre a velocidade e o deslocamento do líquido cefalorraquidiano através de métodos de Ressonância Magnética (RM), ainda não existe uma descrição completa sobre o comportamento deste fluido. O objetivo principal deste estudo, consistiu em obter uma descrição detalhada da velocidade e do deslocamento do LCR através da aquisição de imagens de ressonância magnética obtidas com contraste de fase, um método de referência no que toca ao estudo da velocidade de fluidos No entanto, utilizar RM de contraste de fase para adquirir velocidades mais baixas, como as do LCR, requer tempos de aquisição mais longos e, consequentemente, as imagens obtidas estão mais sujeitas a distorções. Assim, a segunda parte deste projecto partiu dos resultados de deslocamento obtidos através da RM com contraste de fase para otimizar os parâmetros de uma segunda sequência de MR. Esta sequência é relativamente recente e possibilita o estudo do deslocamento sub-milimétrico do LCR associado ao movimento do cérebro através da aplicação de gradientes sucessivos (DENSE). Porém, é necessária uma escolha rigorosa dos parâmetros utilizados de forma a obter resultados que retratem o deslocamento do LCR de uma forma rigorosa e exata. Na primeira parte deste projecto, quatro voluntários foram estudados utilizando RM com contraste de fase, entre outubro de 2019 e fevereiro de 2020, em concordância com as diretrizes éticas da University Medical Center em Utrecth, Países Baixos. As aquisições foram realizadas utilizando um scanner de RM Philips 7 T e dois tipos de contraste foram utilizados: contraste de fase com 1mm de resolução isotrópica e com uma codificação de velocidade de 5m/s, e imagens 3D com ponderação em T1 com 1mm de resolução isotrópica. As imagens foram obtidas para três orientações distintas: anterior posterior, inferior-superior, e direita-esquerda. Na segunda parte deste projecto, dois voluntários foram estudados, de janeiro a fevereiro de 2020, utilizando seis contrastes: contraste de fase com 1mm de resolução isotrópica, e imagens 3D com ponderação em T1 com 1mm de resolução isotrópica, uma sequência básica DENSE com 2mm de resolução isotrópica, uma sequência básica DENSE com 3mm de resolução isotrópica, uma sequência DENSE com uma preparação T2 com 3mm de resolução isotrópica e, finalmente, uma sequência DENSE com tempo de eco prolongado com 3mm de resolução isotrópica. No entanto, e ao contrário das imagens adquiridas na primeira parte deste projecto, as imagens da segunda parte foram obtidas apenas para a orientação inferior-superior. Todas as imagens adquiridas no decorrer desta dissertação foram obtidas com gating cardíaco. O gating cardíaco foi realizado através da utilização de um eletrocardiograma e de um oxímetro de pulso de modo a relacionar o evolução da velocidade e do deslocamento com o ciclo cardíaco. Neste projecto foi também desenvolvida uma pipeline que permite que a partir das imagens adquiridas seja possível estudar a velocidade e o deslocamento do LCR. Esta pipeline inclui diversos passos. O primeiro passo consistiu em realinhar e co-registar as imagens obtidas de forma a permitir uma análise voxel a voxel. Seguidamente, as imagens foram segmentas em três tipos de tecidos: LCR, substância cinzenta, e substância branca. Adicionalmente, as primeiras etapas foram realizadas através da utilização de toolboxs disponíveis no MATLAB como o SPM e o CAT12. Posteriormente, os artefactos presentes nas imagens, tais como as correntes-eddy, foram corrigidos. No decorrer deste projecto diversas regiões foram analisadas e foram divididas em dois grupos: regiões do sistema ventricular, nas quais se incluíram os ventrículos laterais, o terceiro e quarto ventrículo, o aqueduto de Sylvius e a Cisterna Magna; e regiões mais abrangentes, como a região anterior e posterior do cérebro. Estas áreas do cérebro foram selecionadas através da segmentação das imagens anatómicas. Finalmente, a velocidade de cada uma destas regiões foi extraída e integrada ao longo do ciclo cardíaco de maneira a calcular o deslocamento do LCR. Os resultados obtidos relativamente à velocidade mostraram consistência para os quatro voluntários deste projecto. Verificou-se que as regiões do sistema ventricular demonstram valores de velocidade consideravelmente mais elevados do que as regiões mais abrangentes. Com efeito, a região que apresentou valores absolutos de velocidade mais elevados foi o aqueducto de Sylvius. Adicionalmente, verificou-se que as velocidades são superiores na orientação caudal-cranial e inferiores na orientação direita-esquerda. Concluiu-se também que o valor de velocidade escolhido não foi o mais indicado para as regiões mais abrangentes pois a velocidade destas regiões é significativamente inferior e, desta forma, poderá ter existido perda de sinal do LCR. Posteriormente, ao integrar a velocidade obtida através da RM com contraste fase obtiveram-se mapas de deslocamento para as mesmas regiões cerebrais. Estes resultados mostraram-se consistentes e, tal como anteriormente observado, o deslocamento é consideravelmente superior para as regiões do sistema ventricular. A região inferior do cérebro foi a que apresentou valores de deslocamento mais elevados, o que pode ser justificado pelo facto desta região se encontrar mais próxima do coração e, desta maneira, o LCR ser ejetado das regiões que ocupa com maior velocidade. Adicionalmente, verificou-se que as maiores alterações do deslocamento ocorrem imediatamente após a sístole cardíaca. Seguidamente, foi possível, a partir dos valores de deslocamento obtidos, determinar um valor ótimo para a sensibilidade, relativamente ao deslocamento, da sequência DENSE. Contrariamente à primeira parte deste projecto, os resultados obtidos utilizando as sequências DENSE dizem respeito exclusivamente às regiões mais abrangentes. De facto, esta exclusão das regiões do sistema ventricular foi causada pela baixa resolução das imagens obtidas que, desta forma, não permitiram uma segmentação de áreas tão reduzidas com fiabilidade razoável. Os resultados desta análise mostram que a sequência utilizada cujos resultados de deslocamento se assemelham mais aos resultados obtidos através do contraste de fase foi a sequência que utilizou a preparação T2. Por oposição, as sequências básicas utilizadas mostraram semelhança reduzida com o método de comparação. Esta diferença observada foi justifica pela baixa resolução das imagens adquiridas, o que contribui para que não fosse possível eliminar o efeito de volume parcial. Adicionalmente, concluiu-se que o valor de sensibilidade para o deslocamento utilizado não foi o correto para estas regiões e, desta forma, houve perda de sinal adquirido justificando assim às diferenças encontradas entre os dois métodos. Concluindo, esta dissertação cumpriu o objetivo principal proposto, nomeadamente fazer uma descrição completa e quantificar a evolução da velocidade e do deslocamento do líquido cefalorraquidiano ao longo do ciclo cardíaco. Adicionalmente, o método de RM com contraste de fase mostrou ser um método fiável para o estudo do comportamento do LCR mesmo em regiões com velocidades mais lentas. Os resultados de deslocamento obtidos através da utilização do método DENSE permitiram confirmar o potencial desta técnica para medir deslocamentos sub-milimétricos. No entanto, este método ainda necessita de ser otimizado de forma a ser uma alternativa viável ao contraste de fase. Finalmente, os resultados obtidos neste estudo permitem que estudos futuros utilizem os valores máximos de cada região obtida de forma a otimizar futuras sequências.
Cerebrospinal fluid (CSF) plays an essential role in the drainage of cerebral waste, and its continuous motion is vital to maintain the brain’s homeostasis. Variations in this motion, associated with aging and disease, are observed in physical and physiological disorders, such as Alzheimer’s Disease. Therefore, a deep understating of this fluid motion, such as its velocity and displacement, is fundamental to strengthen our knowledge of these diseases and might be vital to their prevention and treatment. Despite previous studies reporting CSF velocity and displacement using magnetic resonance imaging techniques, a complete picture of this fluid motion has not yet been obtained. The aim of this study was to, first and foremost, obtain a general picture of CSF velocity and displacement using Phase Contrast (PC) MRI, a method of reference for velocity acquisition. Furthermore, this sequence was also used to optimize the parameters for an MRI technique called Displacement Encoding with Stimulated Echoes (DENSE), a sequence that was modified in order to be capable of measuring small displacements. Four healthy subjects were studied using whole-brain ultra-high field (UHF) MRI at 7 Tesla (T). The volunteers were scanned using two different MRI imaging sequences: Phase Contrast MRI at 1 mm isotropic resolution and 3D T1-weighted (T1w) at 1 mm isotropic resolution. Additionally, two healthy subjects were scanned using PC and four different DENSE acquisitions. Firstly, two basic DENSE sequences with 2mm and 3mm isotropic resolution were acquired. Next, a DENSE acquisition with a T2 prepared magnetization, and a DENSE sequence with a long echo time were acquired to avoid confounding effects from partial volume between tissue and CSF. The image processing pipeline included coregistration, segmentation, eddy current correction. Moreover, mean velocity and displacement maps were calculated for regions of interest previously selected. The results in this study obtained from the PC acquisitions show consistent velocity and displacement values across all subjects. Furthermore, CSF shows higher values for the ventricular regions, such as the aqueduct, and predominant motion in the anterior and feet direction. Comparatively, regions in the periphery of the brain display slower velocities and smaller displacements. The displacement values obtained with PC were used to optimize the displacement sensitivity used in the DENSE acquisition. The DENSE sequence acquired with a T2 magnetization preparation showed the most consistent results when compared to the Phase Contrast. In conclusion, this project managed to study and quantify CSF behavior in the brain, which allows for the optimization of future sequences that desire a more detailed study of this fluid’s in specific brain regions.
Voges, Annelize. "Rol van linker- en regterbreinintegrasie by kreatiewe denkontwikkeling." Diss., 1999. http://hdl.handle.net/10500/18600.
Повний текст джерелаКниги з теми "Whole brain mapping"
Farb, Benson, and Dan Margalit. A Primer on Mapping Class Groups (PMS-49). Princeton University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.23943/princeton/9780691147949.001.0001.
Повний текст джерелаSeeck, Margitta, and Donald L. Schomer. Intracranial EEG Monitoring. Edited by Donald L. Schomer and Fernando H. Lopes da Silva. Oxford University Press, 2017. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780190228484.003.0029.
Повний текст джерелаЧастини книг з теми "Whole brain mapping"
Kurc, Tahsin, Ashish Sharma, Rajarsi Gupta, Le Hou, Han Le, Shahira Abousamra, Erich Bremer, et al. "From Whole Slide Tissues to Knowledge: Mapping Sub-cellular Morphology of Cancer." In Brainlesion: Glioma, Multiple Sclerosis, Stroke and Traumatic Brain Injuries, 371–79. Cham: Springer International Publishing, 2020. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-46643-5_37.
Повний текст джерелаParker, Geoff J. M., and Daniel C. Alexander. "Probabilistic Monte Carlo Based Mapping of Cerebral Connections Utilising Whole-Brain Crossing Fibre Information." In Lecture Notes in Computer Science, 684–95. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2003. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-45087-0_57.
Повний текст джерелаde Almeida, Eduardo Robatto Plessim, Lucival Silva Santos, and Igor Lima Maldonado. "Dysgraphia Following the Resection of a Left Parietal Glioma." In Acta Neurochirurgica Supplement, 77–82. Cham: Springer Nature Switzerland, 2024. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-61601-3_13.
Повний текст джерелаAndreasen, Nancy C. "Mapping The Mind using Neuroimaging to observe How The Brain Thinks." In Brave New Brain, 130–60. Oxford University PressNew York, NY, 2001. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780195145090.003.0006.
Повний текст джерелаPasupuleti, Murali Krishna. "AI-Enhanced Neuroengineering: Brain Uploading, Memory Transfer, and the Future of Consciousness." In AI and Neuroscience-Integrated Brain Uploading and Memory Transfer, 108–19. National Education Services, 2025. https://doi.org/10.62311/nesx/32244.
Повний текст джерела"Tumor." In Congress of Neurological Surgeons Essent, edited by Steven N. Kalkanis and Ganesh Rao, 171–208. Oxford University Press, 2020. http://dx.doi.org/10.1093/med/9780197534342.003.0006.
Повний текст джерелаHori, Tomokatsu, Hideki Shiramizu, and Hajime Miyata. "Subtemporal Multiple Hippocampal Transection with/without CA1-Subiculum Disconnection for Medically Intractable Temporal Lobe Epilepsy." In Hippocampus - More Than Just Memory [Working Title]. IntechOpen, 2023. http://dx.doi.org/10.5772/intechopen.109549.
Повний текст джерелаSunaert, Stefan, and Bejoy Thomas. "An introduction to clinical functional magnetic resonance imaging of the brain." In Clinical Applications of Functional Brain MRI, 1–37. Oxford University PressOxford, 2007. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198566298.003.0001.
Повний текст джерелаMatthews Paul M., Filippini Nicola, and Douaud Gwenaëlle. "Brain Structural and Functional Connectivity and the Progression of Neuropathology in Alzheimer's Disease." In Advances in Alzheimer’s Disease. IOS Press, 2013. https://doi.org/10.3233/978-1-61499-154-0-163.
Повний текст джерелаBurge, Tyler. "The Iconic Nature of Perception." In Perception: First Form of Mind, 293–364. Oxford University Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1093/oso/9780198871002.003.0009.
Повний текст джерелаТези доповідей конференцій з теми "Whole brain mapping"
Li, Yuxin, Weijie He, Jia Cao, Anan Li, Xiangning Li, and Tao Jiang. "Mapping the density distribution pattern of microvasculature in whole-mouse brain." In Seventeenth International Conference on Photonics and Imaging in Biology and Medicine (PIBM 2024), edited by Valery V. Tuchin, Qingming Luo, and Lihong V. Wang, 33. SPIE, 2025. https://doi.org/10.1117/12.3057558.
Повний текст джерелаMatsubara, Ryota, Andrew Bivard, Mark Parsons, and Naotaka Sakashita. "Automatic whole brain vascular territory mapping." In 2020 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC) in conjunction with the 43rd Annual Conference of the Canadian Medical and Biological Engineering Society. IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/embc44109.2020.9175261.
Повний текст джерелаSchiffer, Christian, Katrin Amunts, Stefan Harmeling, and Timo Dickscheid. "Contrastive Representation Learning For Whole Brain Cytoarchitectonic Mapping In Histological Human Brain Sections." In 2021 IEEE 18th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/isbi48211.2021.9433986.
Повний текст джерелаDe Santis, Silvia, Elena Herranz, Constantina A. Treaba, Valeria Barletta, Ambica Mehndiratta, Caterina Mainero, and Nicola Toschi. "Whole brain in vivo axonal diameter mapping in multiple sclerosis." In 2019 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC). IEEE, 2019. http://dx.doi.org/10.1109/embc.2019.8856433.
Повний текст джерелаFogarty, Morgan, Sean M. Rafferty, Anthony C. O’Sullivan, Calamity F. Svoboda, Zachary E. Markow, Edward J. Richter, Tessa George, et al. "A Whole Head Ultra-High Density Diffuse Optical Tomography System for Naturalistic and Resting State Functional Human Brain Mapping." In Optics and the Brain. Washington, D.C.: Optica Publishing Group, 2023. http://dx.doi.org/10.1364/brain.2023.bm2b.5.
Повний текст джерелаYeh, Chien-Lin, Eric J. Ward, Ruoyun Ma, Sandy Snyder, Tobias Schmidt-Wilcke, and Ulrike Dydak. "P125 Whole-brain r1 mapping of manganese in welders - visualisation of increased mn levels in the brain." In Occupational Health: Think Globally, Act Locally, EPICOH 2016, September 4–7, 2016, Barcelona, Spain. BMJ Publishing Group Ltd, 2016. http://dx.doi.org/10.1136/oemed-2016-103951.442.
Повний текст джерелаZhu, Dan, Peng Fei, Sa Liu, Jun Nie, Yusha Li, and Tingting Yu. "High-throughput isotropic mapping of whole mouse brain using multi-view light-sheet microscopy." In Neural Imaging and Sensing 2018, edited by Qingming Luo and Jun Ding. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2295273.
Повний текст джерелаSilvestri, Ludovico, Antonino Paolo Di Giovanna, Giacomo Mazzamuto, Francesco Orsini, Irene Costantini, Jan Bjaalie, Paolo Frasconi, and Francesco Saverio Pavone. "Mapping the quantitative cytoarchitecture of the whole mouse brain by light-sheet microscopy and digital brain atlasing (Conference Presentation)." In Neural Imaging and Sensing 2018, edited by Qingming Luo and Jun Ding. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2286616.
Повний текст джерелаZhu, Banghe, Manish Shah, and Eva M. Sevick-Muraca. "Intensified CCD camera based fNIRS-DOT imaging system for whole functional brain mapping in children." In Biomedical Applications in Molecular, Structural, and Functional Imaging, edited by Barjor Gimi and Andrzej Krol. SPIE, 2018. http://dx.doi.org/10.1117/12.2293516.
Повний текст джерелаRichard, Adam D., Xinli Tian, and X. H. Lu. "Integrating Immunostaining with Tissue Clearing Techniques for Whole Brain Mapping in Basal Ganglia and Drug Addiction." In 2016 32nd Southern Biomedical Engineering Conference (SBEC). IEEE, 2016. http://dx.doi.org/10.1109/sbec.2016.67.
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