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Go/045

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Morphologische Studie bei 77 Patienten mit Temporallappenepilepsie mittels Magnetresonanztomographie: Vergleich zwischen zwei verschiedenen Bildbearbeitungsalgorithmen

von Georgios Orfanos

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Statistik und Sichtungsnachweis dieser Seite findet sich am Artikelende
[1.] Go/Fragment 045 01 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2015-02-03 15:57:08 Schumann
Fragment, Gesichtet, Go, KomplettPlagiat, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Wikipedia Matlab 2009

Typus
KomplettPlagiat
Bearbeiter
Schumann
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 45, Zeilen: 1-4
Quelle: Wikipedia Matlab 2009
Seite(n): 1 (Internetquelle), Zeilen: -
Viele solcher Pakete sind auch kommerziell erhältlich. Durch die vereinfachte, mathematisch orientierte Syntax der MATLAB-Skriptsprache und die umfangreichen Funktionsbibliotheken für zum Beispiel Statistik, Signal- und Bildverarbeitung ist die Erstellung entsprechender Programme sehr einfach. Viele solcher Pakete sind auch kommerziell erhältlich. Durch die vereinfachte, mathematisch orientierte Syntax der Matlab-Skriptsprache und die umfangreichen Funktionsbibliotheken für zum Beispiel Statistik, Signal- und Bildverarbeitung ist die Erstellung entsprechender Programme wesentlich einfacher möglich als z. B. unter C.
Anmerkungen

Kein Hinweis auf die Quelle.

Man beachte, dass sich im zum Download bereitstehenden PDF-File der Dissertation noch funktionierende, jedoch unsichtbare interne Wikipedia-Links finden lassen (z.B. zu den Begriffen "Toolboxes" oder "Statistik"). Dies ist ein sehr klares Indiz für eine Übernahme im copy-paste-Stil.

Sichter
(Schumann), Hindemith

[2.] Go/Fragment 045 06 - Diskussion
Zuletzt bearbeitet: 2014-10-22 20:31:51 Hindemith
Fragment, Gesichtet, Go, Luchtmann et al 2007, SMWFragment, Schutzlevel sysop, Verschleierung

Typus
Verschleierung
Bearbeiter
Schumann
Gesichtet
Yes.png
Untersuchte Arbeit:
Seite: 45, Zeilen: 6-10, 16-28
Quelle: Luchtmann et al 2007
Seite(n): 61, Zeilen: 7 ff.
Die in dieser Arbeit unter anderem verwendete SPM-Software (Statistical Parametric Mapping) ist ein umfangreiches, auf Matlab basierendes Softwarepaket zur bildgestützten Analyse in der funktionellen Hirnbildgebung. Es dient zum Nachweis von Aktivitätsänderungen in Hirnarealen bei Durchführung definierter Aufgaben und Wahrnehmung sensorischer Stimuli mittels fMRT, SPECT oder PET. [...]

SPM baut auf den Modulen der Bearbeitung, der statistische Analyse und der visuellen Darstellung auf. Die einzelnen Bausteine stellen unterschiedliche Anforderungen; während die visuelle Darstellung technisch sehr rudimentär ist und wenig Rechenzeit benötigt, können die Bearbeitungschritte abhängig von der Anzahl der auszuwertenden Bilddaten, der verwendeten Interpolationsverfahren und der definierten Iterationsschritte, sehr zeitintensiv sein. Allerdings können die Bearbeitungsschritte Registrierung, Normalisierung auf ein Standard-Template und Glättung auf Untermengen der Bilddaten ausgeführt und somit parallelisiert werden. Das Modul „Realign“ dient der Elimination von Bewegungen während der Aufnahme durch Registrierung auf eine Referenzbild der Zeitserie. Mit dem Modul „Normalize“ werden die Strukturen der gemessenen Hirnbilddaten auf ein ideales „Durchschnitts“-Gehirn (MNI-Template) transformiert. Dies dient zum Vergleich der Ergebnisse verschiedener Probanden und ermöglicht eine Gruppenanalyse. Das Modul „Smooth“ dient der Glättung der Original-Bilddaten, wodurch das [Rauschen minimiert und die statistische Analyse unabhängiger von der genauen Lage und Ausdehnung der aktivierten Hirnareale verschiedener Probanden ist.]

Zusammenfassung. Statistical parametric mapping (SPM) ist ein umfangreiches, auf Matlab basierendes Softwarepaket zur bildgestützten Analyse in der funktionellen Hirnbildgebung. Es dient zum Nachweis von Aktivitätsänderungen in Hirnarealen bei Durchführung definierter Aufgaben und Wahrnehmung sensorischer Stimuli mittels fMRT, SPECT oder PET. [...]

1 Einleitung

SPM baut auf den Modulen der Vorverarbeitung, der statistische Analyse und der visuellen Darstellung auf. Die einzelnen Bausteine stellen unterschiedliche Anforderungen: während die visuelle Darstellung technisch sehr rudimentär ist und wenig Rechenzeit benötigt, ist die Vorverarbeitung, abhängig von der Anzahl der auszuwertenden Bilddaten, der verwendeten Interpolationsverfahren und der definierten Iterationsschritte, sehr zeitintensiv. Allerdings können die Vorverarbeitungsschritte Registrierung, Normalisierung auf ein Standard-Template und Glättung auf Untermengen der Bilddaten ausgeführt und somit parallelisiert werden. Das Modul Realign dient der Elimination von Bewegungen während der Aufnahme durch Registrierung auf eine Referenzbild der Zeitserie[1]. Mit dem Modul Normalise werden die Strukturen der gemessenen Hirnbilddaten auf ein ideales "Durchschnitts\-Gehirn (MNI-Template) [2] transformiert. Dies dient zum Vergleich der Ergebnisse verschiedener Probanden und ermöglicht eine Gruppenanalyse [1]. Das Modul Smooth dient der Glättung der Original-Bilddaten, wodurch das Rauschen minimiert und die statistische Analyse unabhängiger von der genauen Lage und Ausdehnung der aktivierten Hirnareale verschiedener Probanden ist [1].


1. Huettel SA, Song AW, McCarthy G. Functional Magnetic Resonance Imaging. 1st ed. Sinauer Associates, Inc; 2004.

2. Talairach J, Tournoux P. Co-Planar Stereotaxic Atlas of the Human Brain: 3-Dimensional Proportional System: An Approach to Cerebral Imaging. 1st ed. Thieme Medical Publishers; 1988.

Anmerkungen

Kein Hinweis auf die Quelle.

Sichter
(Schumann), Hindemith


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Letzte Bearbeitung dieser Seite: durch Benutzer:Hindemith, Zeitstempel: 20141022203214

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