Labor für radiologische Bildverarbeitung (RIPL)

Das Radiology Image Processing Laboratory (RIPL) an der UNM wurde mit dem Ziel gegründet, die translationale Forschung durch die Bereitstellung modernster Bildverarbeitungswerkzeuge für die intramurale Gemeinschaft zu erleichtern. Das Labor konzentriert sich auf quantitative Bildanalyse und 3D-Druck sowohl für präklinische als auch für klinische Forschungsanwendungen.

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RIPL-Publikationen zur Bildanalyse

Divani AA, Salazar P, Ikram HA, Taylor E, Wilson CM, Yang Y, Mahmoudi J, Seletska A, SantaCruz KS, Torbey MT, Liebler EJ, Bragina OA, Morton RA, Bragin DE. Nichtinvasive Vagusnervstimulation verbessert das Hirnläsionsvolumen und die neurologischen Ergebnisse in einem Rattenmodell mit traumatischer Hirnverletzung. J Neurotrauma. 2023 Jul;40(13-14):1481-1494. doi: 10.1089/neu.2022.0153.

Taylor EN, Wilson CM, Franco S, De May H, Medina LY, Yang Y, Flores EB, Bartee E, Selwyn RG, Serda RE. Überwachung der therapeutischen Reaktionen auf eine Immuntherapie mit verkieselten Krebszellen mittels PET/MRT in einem Mausmodell für disseminierten Eierstockkrebs. Int J Mol Sci. 2022 Sep 10;23(18):10525. doi: 10.3390/ijms231810525.

Wilson CM, Selwyn RG, Elojeimy S. Vergleich von PET/CT-SUV-Metriken auf verschiedenen klinischen Softwareplattformen. Klinische Bildgebung. 2022 September:89:104-108. doi: 10.1016/j.clinimag.2022.06.005.

McIlwrath SL, Montera MA, Gott KM, Yang Y, Wilson CM, Selwyn R, Westlund KN. Manganverstärkte MRT zeigt Veränderungen in den Angst- und Abneigungsschaltkreisen des Gehirns bei Ratten mit chronischen neuropathischen Schmerzen und angstähnlichem Verhalten. Neuroimage. 2020;6:223. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2020.117343.

Maphis NM, Peabody J, Crossey E, Jiang S, Jamaleddin Ahmad FA, Alvarez M, Mansoor SK, Yaney A, Yang Y, Sillerud LO, Wilson CM, Selwyn R, Brigman JL, Cannon JL, Peabody DS, Chackerian B, Bhaskar K. Qß Virusähnlicher Impfstoff auf Partikelbasis induziert robuste Immunität und schützt vor Tauopathie. NPJ-Impfstoffe. 2019. Juni 3; 4: 26. Juni. doi: 10.1038/s41541-019-0118-4.

Brocato TA, Brown-Glaberman U, Wang Z, Selwyn RG, Wilson CM, Wyckoff EF, Lomo LC, Saline JL, Hooda-Nehra A, Pasqualini R, Arap W, Brinker CJ, Cristini V. Vorhersage der Reaktion von Brustkrebs auf neoadjuvante Chemotherapie basierend auf Tumorgefäßmerkmalen in Nadelbiopsien. JCI Insight. 2019 Mär 5;5(8):e126518. doi: 10.1172/jci.insight.126518.