Введение 3
1.1 История магнитно-резонансной томографии 7
1.2 Принцип работы магнитно-резонансной томографии 9
1.3 Физические основы МРТ 13
1.4 Отношение сигнал-шум 20
1.5 Т1 и Т2 релаксация 22
1.6 Последовательности МРТ 26
1.6.1 Последовательности МРТ (градиентное эхо) 26
1.6.2 Последовательности МРТ (MP-RAGE) 28
2 Морфометрия мозга 30
2.1 Основные понятия 2D и 3D изображений 30
2.2 Воксель-базированная морфометрия (ВБМ) 31
2.3 Поверхностная морфометрия 40
2.4 Измерение толщины серого вещества 43
2.5 Факторы, влияющие на оценку толщины коры головного мозга 46
2.6 Freesurfer 48
3 Экспериментальная часть
3.1 Материалы и методы
Заключение
Список использованных источников 49
Войти
в кабинет
в кабинет
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Оценка достоверности обнаружения изменений толщины кортикального слоя головного мозга человека из данных магнитно-резонансной томографии #1507012
Артикул: 1507012
- Предмет: Медицинская физика
- Уникальность: 60% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 701 Лейсан в 2018 году
- Количество страниц: 56
- Формат файла: docx
4 990p.
1. Biller, A. Responses of the human brain to mild dehydration and rehydration explored in vivo by 1H-MR Imaging and spectroscopy [Text] / A. Biller, M. Reuter, B. Patenaude, G.A. Homola, F. Breuer, M. Bendszus, A.J. Bartsch // AJNR Am. J. Neuroradiol. – 2015. – V. 36. – № 12. – P. 2277-2284.
2. Frieden, B.R. Restoring with Maximum Likelihood and Maximum Entropy [Text] / B.R. Frieden // J. Opt. Soc. Am. – 1972. – V. 62. - № 4. – P. 511 – 518.
3. Верещагин, Н.В. Мозговое кровообращение. Современные методы исследования в клинической неврологии [Текст] / Н.В. Верещагин, В.В. Борисенко, А.Г. Власенко // М.: Интер-Весы, 1993. – 156 c.
4. Галайдин, П.А. Основы магнитно-резонансной томографии. Учебное пособие [Текст] / П.А. Галайдин, А.И. Замятин, В.А. Иванов // СПб: СпбГИТМО (ТУ), 1998. – 24 с.
5. Гордон, Р. Реконструкция изображения по проекциям [Текст] / Р. Гордон, Г.Т. Герман, С.А. Джонсон // Scientific American. – 1975. – Т. 233. – С. 56-68.
6. Коновалов, А.Н. Магнитно-резонансная томография в нейрохирургии [Текст] / А.Н. Коновалов, В.Н. Корниенко, И.Н. Пронин // М.: Видар, 1997. – 472 с.
7. Марусина, М.Я. Современные виды томографии. Учебное пособие [Текст] / М.Я. Марусина, А.О. Казначеева // СПб: СПбГУ ИТМО, 2006. – 132 с.
8. Epstein, C.M. Optimum stimulus parameters for lateralized suppression of speech with magnetic brain stimulation [Text] / C.M. Epstein, J.J. Lah, K. Meador, J.D. Weissman, L.E. Gaitan, B. Dihenia // Neurology. – 1996. – V. 47. – № 6. – P. 1590-1593.
9. Constable R.T. Factors influencing the contrast with a fast MR image with a reverse spin [Text] / R.T. Constable, A.W. Anderson, J. Zhong, J.C. Gore // Magn. Reson. Imaging. – 1992. – V. 10. – P. 497-511.
10. Bloch, F. Nuclear Induction [Text] / F. Bloch, W.W. Hansen, M.E. Packard // Phys. Rev., 1946. – 127 p.
11. Finn, P.J. Физика МР-изображений. Клиники магнитно-резонансной томографии Северной Америки [Текст] / P.J. Finn // Science, 1999. – 808 с.
12. Purcell, E. M. Resonance absorption by nuclear magnetic moments in a solid [Text] / E.M. Purcell, H.C. Torrey, R.V. Pound // Phys. Rev. – 1946. – V. 69. – P. 37.
13. Bloembergen, N. Relaxation effects in nuclear magnetic resonance absorption [Text] / N. Bloembergen, E.M. Purcell, and R.V. Pound // Phys. Rev. – 1948. – V. 73. – P. 679-712.
14. Lauterbur, P.C. Image formation by induced local interactions: examples employing nuclear magnetic resonance [Text] / P.C. Lauterbur // Nature V. – 1973. – V. 242. – P. 190–191.
15. Mansfield, P. NMR «diffraction» in solids [Text] / Р. Mansfield, Р.К. Grannell // Journal of Physics C: Solid State Physics. – 1973. – V. 6. – I. 22. – P. 422-426.
16. Liang, Z.P. Principles of magnetic resonance imaging, a signal processing perspective [Text] / Z.P. Liang, P.C. Lauterbur // New York: IEEE Press, 2000. – 234 p.
17. Martinkovic, L. Modern concepts of focal epileptic networks [Text] / L. Martinkovic, P. Marusic // International Review of Neurobiology. – 2014. – V. 114. – P. 1-7.
18. Mechelli, A. Voxel-based morphometry of the human brain methods and applications ner. [Text] / A. Mechelli, J. P. Cathy, J. F. Karl, A. John // Nature. – 2005. – V. 1. – I. 2. – P. 105-113.
19. John, A. Computational Neuroanatomy: PhD thesis [Text] / A. John // London: University College London, 2000. – 381 р.
20. Friston, K.J. Statistical parametric maps in functional imaging: A general linear approach [Text] / K.J. Friston, A.P. Holmes, K.J. Worsley, J.B. Poline, C.D. Frith, R.S.J. Frackowiak // Hum Brain Mapp. – 1995. – V. 2.– P. 189–210.
21. Penny W. Statistical parametric mapping. the analysis of functional brain images 2nd [Text] / W. Penny, K. Friston, J. Ashburner, S. Kiebel, T. Nichols // Academic Press, 2006. – 64 p.
22. Ashburner, J. Multimodal image coregistration and partitioning – A unified framework [Text] / J. Ashburner, K.J. Friston // NeuroImage. – 1997. – V.6. – P. 209-217.
23. Friston, K.J. Statistical parametric maps in functional imaging: A general linear approach [Text] / K.J. Friston, А.Р. Holmes, K.J. Worsley, J.B. Poline, C.D. Frith, R.S.J. Frackowiak // Hum Brain Mapp. – 1995. – № 2. – Р. 189-210.
24. Gaser, C. Brain structures differ between musicians and non-musicians. [Text] / C. Gaser, G. Schlaug // J. Neurosci. – 2003. – V. 23. – P. 9240-9245.
25. Gitelman, D.R. Voxel-based morphometry of herpes simplex encephalitis [Text] / D.R. Gitelman, J. Ashburner, K.J. Friston, L.K. Tyler, C.J. Price // Neuro Image. – 2011. – V. 3. – P. 623-631.
26. Bookstein, F.L. «Voxel-based morphometry» should not be used with imperfectly registered images [Text] / F.L. Bookstein // NeuroImage. – 2011. – V.14. – P. 1454–1462.
27. Ashburner, J. Why voxel-based morphometry should be used [Text] / J. Ashburner, K.J. Friston // NeuroImage. – 2011. – V. 14. – P. 1238-1243.
28. Terrence, R. Oakes Integrating VBM into the general linear model with voxelwise anatomical covariates [Text] / R. Terrence // Neuroimage. – 2016. – V. 34. – № 2. – P. 500-508.
29. Andrea, E. Gray matter volume differences of adult migraine patients using voxel-based morphometry [Text] / Andrea E. // Boston: Boston university, 2015. – 154 р.
30. Salmond, C.H. Distributional assumptions in voxel-based morphometry [Text] / C.H. Salmond, J. Ashburner, F. Vargha-Khadem, A. Connelly, D.G. Gadian, K.J. Friston // NeuroImage. – 2012. – V. 17. – P. 1027-1030.
31. Davatzikos, C. Why voxel-based morphometric analysis should be used with great caution when characterizing group differences [Text] / C. Davatzikos // NeuroImage. – 2014. – V. 23. – P. 17-20.
32. Friston, K.J. Generative and recognition models for neuroanatomy [Text] / K.J. Friston, J. Ashburner // NeuroImage. – 2004. – V. 23. – P. 21-24.
33. Richardson, M.P. Cortical grey matter and benzodiazepine receptors in malformations of cortical development. A voxel-based comparison of structural and functional imaging data [Text] / M.P. Richardson, K.J. Friston, S.M. Sisodiya et al. // Brain. – 1997. – V. 120. – P. 1961-1973.
34. Eggera, K. Pattern of brain atrophy in elderly patients with depression revealed by voxel-based morphometry [Text] / К. Eggera et al. // Neuroimaging. – 2008. – V. 164. – № 3. – P. 237-444.
35. Vasic, N. Gray matter reduction associated with psychopathology and cognitive dysfunction in unipolar depression: a voxel-based morphometry study [Text] / N. Vasic, H. Walter, A. Höse, R.C. Wolf // J. Affect. Disord. – 2008. – V. 109. – № 1-2. – P. 107-116.
36. Clarkson, M.J. A comparison of voxel and surface based cortical thickness estimation methods [Text] / M.J. Clarkson et al. // NeuroImage. – 2011. – V. 57. – P. 856-865.
37. Aganj, I. Measurement of Cortical Thickness from MRI by Minimum Line Integrals on Soft-Classified Tissue Hum Brain Mapp. [Text] / I. Aganj et al. // Hum. Brain. Mapp. – 2009. – V. 30. – № 10. – P. 3188-3199.
38. Hutton, C. Voxel-based cortical thickness measurements in MRI [Text] / C. Hutton, E. De Vita, J. Ashburner, R. Deichmann, R. Turnerd // NeuroImage. – 2008. – V.40. – № 4. – P. 1701–1710.
39. Aganj, I. Segmentation-free measuring of cortical thickness from MRI [Text] / I. Aganj, G. Sapiro // Proc IEEE Int Symp Biomed Imaging. – 2008. – P. 1625–1628.
40. Riccelli, R. Surface-based morphometry reveals the neuroanatomical basis of the five-factor model of personality [Text] / R. Riccelli, N. Toschi, S. Nigro, А. Terracciano, L. Passamonti // Social Cognitive and Affective Neuroscience. – 2017. – P. 671-674.
41. Fischl, B. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. [Text] / B. Fischl, M.I. Sereno, A.M. Dale // Neuroimage. – 1999. – V. 2. – P. 195-207.
42. Despotović, I. MRI segmentation of the human brain: challenges, methods and applications [Text] / I. Despotović, B. Goossens, W. Philips // Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2015.– 23 p.
43. Damien, M. Surface-based morphometry of cortical thickness and surface area associated with heschl's gyri duplications in 430 healthy volunteers [Text] / M. Damien // Front. Hum. Neurosci. – 2016. – V. 10. – P. 69.
44. Reuter, M. Head motion during MRI acquisition reduces gray matter volume and thickness estimates [Text] / M. Reuter // Neuroimage. – 2015. – V. 107. – P.107-115.
45. Gransjøen A. M. Cortical thickness analysis – The methods [Text] / А.М. Gransjøen // Radiography. – 2015. – V. 2. – № 1. – P. 52-64.
46. Reuter, M. Within-subject template estimation for unbiased longitudinal image analysis [Text] / M. Reuter, N.J. Schmansky, H.D. Rosas, B. Fischl // NeuroImage. – 2012. – V. 61. – № 4. – P. 1402-1418.
47. Gronenschild, H. B. M. The effects of FreeSurfer version, workstation type, and macintosh operating system version on anatomical volume and cortical thickness measurements [Text] / H.B.M. Gronenschild // PLOS. – 2012. – V. 7. – I. 6. – e38234.
48. Fischl, B. FreeSurfer [Text] / B. Fischl // Neuroimage. – 2012. – V. 62. – № 2. – P. 774-781.
49. Руммени Э. Й. Магнитно-резонансная томография тела [Электронный ресурс]: пер. с англ. под общ. ред. докт. мед. наук, проф. Г.Г. Кармазановского. – 2-е изд. – М.: МЕДпресс-информ, 2017. – 848 с. : ил. ISBN 978-5-00030-409-9: [сайт]. URL: http://www.03book.ru/upload/iblock/e12/e12152931486f14025daaddc257089be.pdf. (Дата обращения: 18.05.2018).
50. Lauterbur, P. C., Introduction to MRI. Press Release [Электронный ресурс]: About the Nobel Prize in Physiology or Medicine 6 October, 2003. [сайт]. URL: http://iverson.cm.utexas.edu/courses/310N/Handouts/NMRhandout3.html. (Дата обращения: 25.05.2018)
51. Dale, A.M. Improved localizadon of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach / A.M. Dale, M.I. Sereno // J. Cogn. Neurosci. – 1993. – V. 5. – № 2. – P. 162-176.
2. Frieden, B.R. Restoring with Maximum Likelihood and Maximum Entropy [Text] / B.R. Frieden // J. Opt. Soc. Am. – 1972. – V. 62. - № 4. – P. 511 – 518.
3. Верещагин, Н.В. Мозговое кровообращение. Современные методы исследования в клинической неврологии [Текст] / Н.В. Верещагин, В.В. Борисенко, А.Г. Власенко // М.: Интер-Весы, 1993. – 156 c.
4. Галайдин, П.А. Основы магнитно-резонансной томографии. Учебное пособие [Текст] / П.А. Галайдин, А.И. Замятин, В.А. Иванов // СПб: СпбГИТМО (ТУ), 1998. – 24 с.
5. Гордон, Р. Реконструкция изображения по проекциям [Текст] / Р. Гордон, Г.Т. Герман, С.А. Джонсон // Scientific American. – 1975. – Т. 233. – С. 56-68.
6. Коновалов, А.Н. Магнитно-резонансная томография в нейрохирургии [Текст] / А.Н. Коновалов, В.Н. Корниенко, И.Н. Пронин // М.: Видар, 1997. – 472 с.
7. Марусина, М.Я. Современные виды томографии. Учебное пособие [Текст] / М.Я. Марусина, А.О. Казначеева // СПб: СПбГУ ИТМО, 2006. – 132 с.
8. Epstein, C.M. Optimum stimulus parameters for lateralized suppression of speech with magnetic brain stimulation [Text] / C.M. Epstein, J.J. Lah, K. Meador, J.D. Weissman, L.E. Gaitan, B. Dihenia // Neurology. – 1996. – V. 47. – № 6. – P. 1590-1593.
9. Constable R.T. Factors influencing the contrast with a fast MR image with a reverse spin [Text] / R.T. Constable, A.W. Anderson, J. Zhong, J.C. Gore // Magn. Reson. Imaging. – 1992. – V. 10. – P. 497-511.
10. Bloch, F. Nuclear Induction [Text] / F. Bloch, W.W. Hansen, M.E. Packard // Phys. Rev., 1946. – 127 p.
11. Finn, P.J. Физика МР-изображений. Клиники магнитно-резонансной томографии Северной Америки [Текст] / P.J. Finn // Science, 1999. – 808 с.
12. Purcell, E. M. Resonance absorption by nuclear magnetic moments in a solid [Text] / E.M. Purcell, H.C. Torrey, R.V. Pound // Phys. Rev. – 1946. – V. 69. – P. 37.
13. Bloembergen, N. Relaxation effects in nuclear magnetic resonance absorption [Text] / N. Bloembergen, E.M. Purcell, and R.V. Pound // Phys. Rev. – 1948. – V. 73. – P. 679-712.
14. Lauterbur, P.C. Image formation by induced local interactions: examples employing nuclear magnetic resonance [Text] / P.C. Lauterbur // Nature V. – 1973. – V. 242. – P. 190–191.
15. Mansfield, P. NMR «diffraction» in solids [Text] / Р. Mansfield, Р.К. Grannell // Journal of Physics C: Solid State Physics. – 1973. – V. 6. – I. 22. – P. 422-426.
16. Liang, Z.P. Principles of magnetic resonance imaging, a signal processing perspective [Text] / Z.P. Liang, P.C. Lauterbur // New York: IEEE Press, 2000. – 234 p.
17. Martinkovic, L. Modern concepts of focal epileptic networks [Text] / L. Martinkovic, P. Marusic // International Review of Neurobiology. – 2014. – V. 114. – P. 1-7.
18. Mechelli, A. Voxel-based morphometry of the human brain methods and applications ner. [Text] / A. Mechelli, J. P. Cathy, J. F. Karl, A. John // Nature. – 2005. – V. 1. – I. 2. – P. 105-113.
19. John, A. Computational Neuroanatomy: PhD thesis [Text] / A. John // London: University College London, 2000. – 381 р.
20. Friston, K.J. Statistical parametric maps in functional imaging: A general linear approach [Text] / K.J. Friston, A.P. Holmes, K.J. Worsley, J.B. Poline, C.D. Frith, R.S.J. Frackowiak // Hum Brain Mapp. – 1995. – V. 2.– P. 189–210.
21. Penny W. Statistical parametric mapping. the analysis of functional brain images 2nd [Text] / W. Penny, K. Friston, J. Ashburner, S. Kiebel, T. Nichols // Academic Press, 2006. – 64 p.
22. Ashburner, J. Multimodal image coregistration and partitioning – A unified framework [Text] / J. Ashburner, K.J. Friston // NeuroImage. – 1997. – V.6. – P. 209-217.
23. Friston, K.J. Statistical parametric maps in functional imaging: A general linear approach [Text] / K.J. Friston, А.Р. Holmes, K.J. Worsley, J.B. Poline, C.D. Frith, R.S.J. Frackowiak // Hum Brain Mapp. – 1995. – № 2. – Р. 189-210.
24. Gaser, C. Brain structures differ between musicians and non-musicians. [Text] / C. Gaser, G. Schlaug // J. Neurosci. – 2003. – V. 23. – P. 9240-9245.
25. Gitelman, D.R. Voxel-based morphometry of herpes simplex encephalitis [Text] / D.R. Gitelman, J. Ashburner, K.J. Friston, L.K. Tyler, C.J. Price // Neuro Image. – 2011. – V. 3. – P. 623-631.
26. Bookstein, F.L. «Voxel-based morphometry» should not be used with imperfectly registered images [Text] / F.L. Bookstein // NeuroImage. – 2011. – V.14. – P. 1454–1462.
27. Ashburner, J. Why voxel-based morphometry should be used [Text] / J. Ashburner, K.J. Friston // NeuroImage. – 2011. – V. 14. – P. 1238-1243.
28. Terrence, R. Oakes Integrating VBM into the general linear model with voxelwise anatomical covariates [Text] / R. Terrence // Neuroimage. – 2016. – V. 34. – № 2. – P. 500-508.
29. Andrea, E. Gray matter volume differences of adult migraine patients using voxel-based morphometry [Text] / Andrea E. // Boston: Boston university, 2015. – 154 р.
30. Salmond, C.H. Distributional assumptions in voxel-based morphometry [Text] / C.H. Salmond, J. Ashburner, F. Vargha-Khadem, A. Connelly, D.G. Gadian, K.J. Friston // NeuroImage. – 2012. – V. 17. – P. 1027-1030.
31. Davatzikos, C. Why voxel-based morphometric analysis should be used with great caution when characterizing group differences [Text] / C. Davatzikos // NeuroImage. – 2014. – V. 23. – P. 17-20.
32. Friston, K.J. Generative and recognition models for neuroanatomy [Text] / K.J. Friston, J. Ashburner // NeuroImage. – 2004. – V. 23. – P. 21-24.
33. Richardson, M.P. Cortical grey matter and benzodiazepine receptors in malformations of cortical development. A voxel-based comparison of structural and functional imaging data [Text] / M.P. Richardson, K.J. Friston, S.M. Sisodiya et al. // Brain. – 1997. – V. 120. – P. 1961-1973.
34. Eggera, K. Pattern of brain atrophy in elderly patients with depression revealed by voxel-based morphometry [Text] / К. Eggera et al. // Neuroimaging. – 2008. – V. 164. – № 3. – P. 237-444.
35. Vasic, N. Gray matter reduction associated with psychopathology and cognitive dysfunction in unipolar depression: a voxel-based morphometry study [Text] / N. Vasic, H. Walter, A. Höse, R.C. Wolf // J. Affect. Disord. – 2008. – V. 109. – № 1-2. – P. 107-116.
36. Clarkson, M.J. A comparison of voxel and surface based cortical thickness estimation methods [Text] / M.J. Clarkson et al. // NeuroImage. – 2011. – V. 57. – P. 856-865.
37. Aganj, I. Measurement of Cortical Thickness from MRI by Minimum Line Integrals on Soft-Classified Tissue Hum Brain Mapp. [Text] / I. Aganj et al. // Hum. Brain. Mapp. – 2009. – V. 30. – № 10. – P. 3188-3199.
38. Hutton, C. Voxel-based cortical thickness measurements in MRI [Text] / C. Hutton, E. De Vita, J. Ashburner, R. Deichmann, R. Turnerd // NeuroImage. – 2008. – V.40. – № 4. – P. 1701–1710.
39. Aganj, I. Segmentation-free measuring of cortical thickness from MRI [Text] / I. Aganj, G. Sapiro // Proc IEEE Int Symp Biomed Imaging. – 2008. – P. 1625–1628.
40. Riccelli, R. Surface-based morphometry reveals the neuroanatomical basis of the five-factor model of personality [Text] / R. Riccelli, N. Toschi, S. Nigro, А. Terracciano, L. Passamonti // Social Cognitive and Affective Neuroscience. – 2017. – P. 671-674.
41. Fischl, B. Cortical surface-based analysis. II: Inflation, flattening, and a surface-based coordinate system. [Text] / B. Fischl, M.I. Sereno, A.M. Dale // Neuroimage. – 1999. – V. 2. – P. 195-207.
42. Despotović, I. MRI segmentation of the human brain: challenges, methods and applications [Text] / I. Despotović, B. Goossens, W. Philips // Computational and Mathematical Methods in Medicine, 2015.– 23 p.
43. Damien, M. Surface-based morphometry of cortical thickness and surface area associated with heschl's gyri duplications in 430 healthy volunteers [Text] / M. Damien // Front. Hum. Neurosci. – 2016. – V. 10. – P. 69.
44. Reuter, M. Head motion during MRI acquisition reduces gray matter volume and thickness estimates [Text] / M. Reuter // Neuroimage. – 2015. – V. 107. – P.107-115.
45. Gransjøen A. M. Cortical thickness analysis – The methods [Text] / А.М. Gransjøen // Radiography. – 2015. – V. 2. – № 1. – P. 52-64.
46. Reuter, M. Within-subject template estimation for unbiased longitudinal image analysis [Text] / M. Reuter, N.J. Schmansky, H.D. Rosas, B. Fischl // NeuroImage. – 2012. – V. 61. – № 4. – P. 1402-1418.
47. Gronenschild, H. B. M. The effects of FreeSurfer version, workstation type, and macintosh operating system version on anatomical volume and cortical thickness measurements [Text] / H.B.M. Gronenschild // PLOS. – 2012. – V. 7. – I. 6. – e38234.
48. Fischl, B. FreeSurfer [Text] / B. Fischl // Neuroimage. – 2012. – V. 62. – № 2. – P. 774-781.
49. Руммени Э. Й. Магнитно-резонансная томография тела [Электронный ресурс]: пер. с англ. под общ. ред. докт. мед. наук, проф. Г.Г. Кармазановского. – 2-е изд. – М.: МЕДпресс-информ, 2017. – 848 с. : ил. ISBN 978-5-00030-409-9: [сайт]. URL: http://www.03book.ru/upload/iblock/e12/e12152931486f14025daaddc257089be.pdf. (Дата обращения: 18.05.2018).
50. Lauterbur, P. C., Introduction to MRI. Press Release [Электронный ресурс]: About the Nobel Prize in Physiology or Medicine 6 October, 2003. [сайт]. URL: http://iverson.cm.utexas.edu/courses/310N/Handouts/NMRhandout3.html. (Дата обращения: 25.05.2018)
51. Dale, A.M. Improved localizadon of cortical activity by combining EEG and MEG with MRI cortical surface reconstruction: a linear approach / A.M. Dale, M.I. Sereno // J. Cogn. Neurosci. – 1993. – V. 5. – № 2. – P. 162-176.
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Оценка достоверности обнаружения изменений толщины кортикального слоя головного мозга человека из данных магнитно-резонансной томографии |
| Артикул: | 1507012 |
| Дата написания: | 15.06.2018 |
| Тип работы: | Магистерская диссертация |
| Предмет: | Медицинская физика |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 60% |
| Количество страниц: | 56 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
Файлы артикула: Оценка достоверности обнаружения изменений толщины кортикального слоя головного мозга человека из данных магнитно-резонансной томографии по предмету медицинская физика
Пролистайте "Оценка достоверности обнаружения изменений толщины кортикального слоя головного мозга человека из данных магнитно-резонансной томографии" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 18.07.2024
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 60% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Квалификация преступлений, связанных с незаконным оборотом оружия, боеприпасов, взрывчатых веществ и взрывных устройств
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Роль Herpes вирусов в провокации и поддержании активности ревматоидного артрита (БЕЗ ЧАСТИ ВВЕДЕНИЯ И ЗАКЛЮЧЕНИЯ)