Лаборатория радиологической обработки изображений (RIPL)

Лаборатория радиологической обработки изображений (RIPL) в UNM была создана с целью содействия трансляционным исследованиям посредством предоставления современных инструментов обработки изображений для очного сообщества. Лаборатория ориентирована на количественный анализ изображений и 3D-печать как для доклинических, так и для клинических исследований.

Чтобы запросить цитату:

Пожалуйста, отправьте запрос по электронной почте на адрес RadiologyResearch@salud.unm.edu

Публикации RIPL Image Analysis

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. Non-invasive Vagus nerve stimulation improves brain lesion volume and neurobehavioral outcomes in a rat model of traumatic brain injury. J Нейротравма. 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. Monitoring Therapeutic Responses to Silicified Cancer Cell Immunotherapy Using PET/MRI in a Mouse Model of Disseminated Ovarian Cancer. Int J Mol Sci. 2022 Sep 10;23(18):10525. doi: 10.3390/ijms231810525.

Wilson CM, Selwyn RG, Elojeimy S. Comparison of PET/CT SUV metrics across different clinical software platforms. Clin Imaging. 2022 Sep: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. Manganese-enhanced MRI reveals changes within brain anxiety and aversion circuitry in rats with chronic neuropathic pain- and anxiety-like behaviors. Neuroimage. 2020 6 сентября; 223: 117343. 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 Virus-like particle-based vaccine induces robust immunity and protects against tauopathy. NPJ Вакцины. 2019 июн 3; 4:26. 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. Predicting breast cancer response to neoadjuvant chemotherapy based on tumor vascular features in needle biopsies. JCI Insight. 2019 5 марта; 5 (8): e126518. DOI: 10.1172 / jci.insight.126518.