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Advanced computational algorithms for brain imaging studies of freely moving animals

Advanced computational algorithms for brain imaging studies of freely moving animals
用于自由活动动物脑成像研究的先进计算算法
批准号：
DP120103813
负责人：
Prof Steven Meikle
金额：
$20.55万
依托单位：
The University of Sydney
依托单位国家：
澳大利亚
项目类别：
Discovery Projects
财政年份：
2012
资助国家：
澳大利亚
项目状态：
已结题
起止时间：
2012-02-23 至 2015-12-01
来源：
https://dataportal.arc.gov.au/RGS/Web/Grants/DP120103813
关键词：
Advancedcomputationalalgorithmsbrainimaging

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Current brain imaging technology requires the animal to be unconscious. This project will remove this barrier by developing computational algorithms that measure brain function in freely moving animals. These technologies will provide brain scientists with new tools to study behaviour altering diseases, such as schizophrenia and depression.
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会议论文
Ultra-sensitive 3D molecular assays using total body PET and deep learning
  • 批准号：
    DP230102070
  • 项目类别：
    Discovery Projects
  • 资助金额：
    $39.84万
  • 财政年份：
    2023
  • 负责人：
    Prof Steven Meikle
  • 依托单位：
    The University of Sydney
High Resolution PET-CT for Small Animal Molecular and Anatomical Imaging
  • 批准号：
    LE200100029
  • 项目类别：
    Linkage Infrastructure, Equipment and Facilities
  • 资助金额：
    $46.68万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Prof Steven Meikle
  • 依托单位：
    The University of Sydney
Motion-adaptive PET technology for brain imaging of freely moving mice
  • 批准号：
    DP190102318
  • 项目类别：
    Discovery Projects
  • 资助金额：
    $34.02万
  • 财政年份：
    2019
  • 负责人：
    Prof Steven Meikle
  • 依托单位：
    The University of Sydney
Next generation positron imaging technologies for contemporaneous measurements of brain function and behaviour in freely moving mice
  • 批准号：
    DP140102623
  • 项目类别：
    Discovery Projects
  • 资助金额：
    $30.02万
  • 财政年份：
    2014
  • 负责人：
    Prof Steven Meikle
  • 依托单位：
    The University of Sydney
国内基金
海外基金
物体运动对流场扰动的数学模型研究
  • 批准号：
    51072241
  • 项目类别：
    专项基金项目
  • 资助金额：
    10.0万元
  • 批准年份：
    2010
  • 负责人：
    李廷秋
  • 依托单位：
    武汉理工大学
Computational Methods for Analyzing Toponome Data