Depósito Digital de Documentos de la UAB Encontrados 12 registros  1 - 10siguiente  ir al registro: La búsqueda tardó 0.00 segundos. 
1.
12 p, 2.7 MB Early pseudoprogression and progression lesions in glioblastoma patients are both metabolically heterogeneous / Ungan, Gulnur Semahat (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Pons-Escoda, Albert (Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge) ; Ulinic, Daniel (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí") ; Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Data Science Research Centre) ; Olier, Iván (Liverpool John Moores University. Data Science Research Centre) ; Vellido, Alfredo (UPC BarcelonaTech) ; Majós, Carles (Institut d'Investigació Biomèdica de Bellvitge) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular)
The standard treatment in glioblastoma includes maximal safe resection followed by concomitant radiotherapy plus chemotherapy and adjuvant temozolomide. The first follow-up study to evaluate treatment response is performed 1 month after concomitant treatment, when contrast-enhancing regions may appear that can correspond to true progression or pseudoprogression. [...]
2024 - 10.1002/nbm.5095
NMR in Biomedicine, (January 2024) , Art. e5095
2 documentos
2.
20 p, 1.7 MB Tracking Therapy Response in Glioblastoma Using 1D Convolutional Neural Networks / Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University) ; Olier, Iván (Liverpool John Moores University) ; Hernandez, Orlando (Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito) ; Restrepo-Galvis, Paula D. (Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito) ; Bellfield, Ryan A. A. (Liverpool John Moores University) ; Candiota Silveira, Ana Paula (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular)
Glioblastoma (GB) is a malignant brain tumour with no cure, even after the best treatment. The evaluation of a therapy response is usually based on magnetic resonance imaging (MRI), but it lacks precision in early stages, and doctors must wait several weeks until they are confident information is produced, facing an uncertain time window. [...]
2023 - 10.3390/cancers15154002
Cancers, Vol. 15, Num. 15 (August 2023) , art. 4002  
3.
3 p, 825.2 KB Detecció no invasiva de la participació del sistema immunitari en la resposta a la teràpia en glioblastoma en un model preclínic de ratolí immunocompetent / Wu, Shuang (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Calero-Perez, Pilar (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Villamañán de Santiago, Lucía (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Arias-Ramos, Nuria (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Pumarola i Batlle, Martí (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Medicina i Cirurgia Animals) ; Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Candiota Silveira, Ana Paula (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular)
Investigadors del Grup d'Aplicacions Biomèdiques de la RMN (GABRMN) de la Universitat Autònoma de Barcelona (UAB) han utilitzat tècniques no invasives d'imatge mèdica basades en ressonància magnètica, seguides d'anàlisi amb intel·ligència artificial, per obtenir biomarcadors de resposta a la teràpia en models murins de glioblastoma. [...]
Investigadores del Grupo de Aplicaciones Biomédicas de la RMN (GABRMN) de la Universitat Autònoma de Barcelona han utilizado técnicas no invasivas de imagen médica basadas en resonancia magnética, seguidas de análisis con inteligencia artificial, para obtener biomarcadores de respuesta a la terapia en modelos murinos de glioblastoma. [...]
Researchers from the Biomedical Applications Group from the RMN (GABRMN) at the Universitat Autònoma de Barcelona have used non-invasive medical imaging approaches based in magnetic resonance, followed by machine learning analysis, in order to obtain therapy response biomarkers for glioblastoma preclinical murine models. [...]

2020
UAB divulga, Setembre 2020
3 documentos
4.
21 p, 4.1 MB Embedding MRI information into MRSI data source extraction improves brain tumour delineation in animal models / Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Candiota Silveira, Ana Paula (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Thomson, Ryan (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Riley, Patrick (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Olier, Iván (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí"
Glioblastoma is the most frequent malignant intra-cranial tumour. Magnetic resonance imaging is the modality of choice in diagnosis, aggressiveness assessment, and follow-up. However, there are examples where it lacks diagnostic accuracy. [...]
2019 - 10.1371/journal.pone.0220809
PloS one, Vol. 14, Núm. 8 (2019) , art. e0220809  
5.
1 p, 172.6 KB MRI-MRSI-GL261 mice / Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Candiota Silveira, Ana Paula (Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina) ; Thomson, Ryan (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina) ; Olier, Iván (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular
MRI/MRSI data from GL261 tumor-bearing mice, from Bruker vendor.
Universitat Autònoma de Barcelona 2017 - 10.5565/ddd.uab.cat/201551
2 documentos
6.
10 p, 1.4 MB Brain metabolic pattern analysis using a magnetic resonance spectra classification software in experimental stroke / Jiménez Xarrié, Elena (Institut d'Investigació Biomèdica Sant Pau) ; Dávila Huerta, Myriam (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Candiota Silveira, Ana Paula (Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí") ; Delgado Mederos, Raquel (Institut d'Investigació Biomèdica Sant Pau) ; Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Applied Mathematics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Martí-Fàbregas, Joan (Institut d'Investigació Biomèdica Sant Pau) ; Universitat Autònoma de Barcelona
Magnetic resonance spectroscopy (MRS) provides non-invasive information about the metabolic pattern of the brain parenchyma in vivo. The SpectraClassifier software performs MRS pattern-recognition by determining the spectral features (metabolites) which can be used objectively to classify spectra. [...]
2017 - 10.1186/s12868-016-0328-x
BMC neuroscience, Vol. 18, issue 1 (Jan. 2017) , art. 13  
7.
11 p, 2.4 MB From raw data to data-analysis for magnetic resonance spectroscopy - the missing link : jMRUI2XML / Mocioiu, Victor (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Olier, Iván (University of Manchester. Institute of Population Health) ; Jablonski, Michal (Institute of Scientific Instruments of the CAS (Brno, República Txeca)) ; Starcukova, Jana (Institute of Scientific Instruments of the CAS (Brno, República Txeca)) ; Lisboa, Paulo J. G. (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí")
Background: Magnetic resonance spectroscopy provides metabolic information about living tissues in a non-invasive way. However, there are only few multi-centre clinical studies, mostly performed on a single scanner model or data format, as there is no flexible way of documenting and exchanging processed magnetic resonance spectroscopy data in digital format. [...]
2015 - 10.1186/s12859-015-0796-5
BMC bioinformatics, Vol. 16, N. 378 (November 2015) , p. 1-11  
8.
14 p, 1.1 MB A Novel Semi-Supervised Methodology for Extracting Tumor Type-Specific MRS Sources in Human Brain Data / Ortega-Martorell, Sandra (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Ruiz, Héctor (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Vellido, Alfredo (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics) ; Olier, Iván (University of Manchester. Institute of Population Health) ; Romero, Enrique (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Centro de Investigación Biomédica en Red de Bioingeniería, Biomateriales y Nanomedicina) ; Martín, José D. (Universitat de València. Departament d'Enginyeria Electrònica) ; Jarman, Ian H. (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Lisboa, Paulo J. G. (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí"
Background: the clinical investigation of human brain tumors often starts with a non-invasive imaging study, providing information about the tumor extent and location, but little insight into the biochemistry of the analyzed tissue. [...]
2013 - 10.1371/journal.pone.0083773
PloS one, Vol. 8 Issue 12 (December 2013) , p. e83773  
9.
110 p, 2.4 MB On the use of advanced pattern recognition techniques for the analysis of MRS and MRSI data in neuro-oncology / Ortega-Martorell, Sandra ; Vellido, Alfredo, dir. (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics) ; Lisboa, Paulo J. G., dir. ; Arús i Caraltó, Carles, dir. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Borrell i Viader, Joan, tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions) ; Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions
El cáncer es una de las principales causas de muerte en el mundo. Los tumores cerebrales tienen una incidencia relativamente baja en comparación con otras patologías cancerígenas más generalizadas, pero la prognosis de algunos es muy pobre, contribuyendo significativamente a su morbilidad. [...]
Cancer is a leading cause of death worldwide. Tumours of the Central Nervous System and, among them, brain tumours have a relatively low incidence as compared to other more widespread cancer pathologies, but the prognosis of some of them is very poor, contributing significantly to morbidity. [...]

[Barcelona] : Universitat Autònoma de Barcelona, 2014  
10.
20 p, 570.3 KB Non-negative matrix factorisation methods for the spectral decomposition of MRS data from human brain tumours / Ortega-Martorell, Sandra (Universitat Autònoma de Barcelona. Institut de Biotecnologia i de Biomedicina "Vicent Villar Palasí") ; Lisboa, Paulo J. G. (Liverpool John Moores University. Department of Mathematics and Statistics) ; Vellido, Alfredo (Universitat Politècnica de Catalunya. Departament de Llenguatges i Sistemes Informàtics) ; Julià Sapé, Ma. Margarita (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular) ; Arús i Caraltó, Carles (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Bioquímica i de Biologia Molecular)
Background: In-vivo single voxel proton magnetic resonance spectroscopy (SV 1H-MRS), coupled with supervised pattern recognition (PR) methods, has been widely used in clinical studies of discrimination of brain tumour types and follow-up of patients bearing abnormal brain masses. [...]
2012 - 10.1186/1471-2105-13-38
BMC bioinformatics, Vol. 13, N. 38 (March 2012) , p. 1-20  

Depósito Digital de Documentos de la UAB : Encontrados 12 registros   1 - 10siguiente  ir al registro:
¿Le interesa recibir alertas sobre nuevos resultados de esta búsqueda?
Defina una alerta personal vía correo electrónico o subscríbase al canal RSS.