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Mapas quantitativos da perfusão cerebral por RM em alta resolução.

Processo: 15/27022-0
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Vigência: 01 de setembro de 2016 - 28 de fevereiro de 2019
Área do conhecimento:Ciências da Saúde - Medicina - Radiologia Médica
Pesquisador responsável:Felipe Brunetto Tancredi
Beneficiário:Felipe Brunetto Tancredi
Instituição Sede: Instituto Israelita de Ensino e Pesquisa Albert Einstein (IIEPAE). Sociedade Beneficente Israelita Brasileira Albert Einstein (SBIBAE). São Paulo , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Edson Amaro Junior ; Ronaldo Hueb Baroni
Bolsa(s) vinculada(s):16/20878-9 - Mapas quantitativos da perfusão cerebral por RM em alta resolução, BP.TT
Assunto(s):Ressonância magnética 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Perfusão cerebral | Ressonância Magnética | RM quantitativa | Ressonância Magnética

Resumo

Imagens por ressonância magnética (RM) contrastada têm permitido a avaliação da hemodinâmica cerebral em alta resolução, mas a quantificação de perfusão usando essas técnicas tem sido difícil. Por outro lado, o método de Arterial Spin Labeling (ASL) permite quantificar a perfusão cerebral com exatidão, porém baixa resolução espacial. Esse estudo visa o desenvolvimento de um novo método de imagem que, combinando imagens de RM contrastada com imagens de ASL, seja capaz de gerar mapas quantitativos da perfusão cerebral em alta resolução espacial. Os resultados desse estudo podem ter grande impacto clínico, melhorando o diagnóstico neuroradiológico e o planejamento de intervenções cirúrgicas. (AU)

Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Startups desenvolvem sistema que detecta febre a distância 
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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
RAMOS, JHONATA EMERICK; KIM, HAE YONG; TANCREDI, FELIPE BRUNETTO. Using Convolutional Neural Network to Automate ACR MRI Low-Contrast Detectability Test. IEEE ACCESS, v. 10, p. 10-pg., . (15/27022-0)
RAMOS, JHONATA E.; KIM, HAE YONG; TANCREDI, F. B.; LI, W; LI, Q; WANG, L. Automation of the ACR MRI Low-Contrast Resolution Test Using Machine Learning. 2018 11TH INTERNATIONAL CONGRESS ON IMAGE AND SIGNAL PROCESSING, BIOMEDICAL ENGINEERING AND INFORMATICS (CISP-BMEI 2018), v. N/A, p. 6-pg., . (15/27022-0)

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