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Hernández JaAutor (correspondencia)Mora MlAutor o CoautorSchiavi EAutor o Coautor

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RF inhomogeneity correction algorithm in magnetic resonance imaging

Publicado en:Lecture Notes In Computer Science. 3337 1-8 - 2004-01-01 3337(), DOI: 10.1007/978-3-540-30547-7_1

Autores: Hernández JA; Mora ML; Schiavi E; Toharia P

Afiliaciones

Resumen

MR images usually present grey level inhomogeneities which are a problem of significant importance. Eliminating these inhomogeneities is not an easy problem and has been studied and discussed in several previous publications. Most of those approaches are based on segmentation processes. The algorithm presented in this paper has the advantage that it does not involve any segmentation step. Instead, a interpolating polynomial model based on a Gabor transform was used to construct a filter that can be used in order to correct these inhomogeneities. The results obtained are really good and show that the grey-level inhomogeneities can be corrected without segmentation. © Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2004.

Palabras clave

Artificial intelligenceComputer scienceComputersGabor transformGrey levelsInhomogeneitiesInterpolating polynomialsMagnetic resonance imagingMr imagesRf-inhomogeneitySegmentation process

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Lecture Notes In Computer Science, y aunque la revista se encuentra clasificada en el cuartil Q4 (Agencia WoS (JCR)), su enfoque regional y su especialización en Computer Science, Theory & Methods, le otorgan un reconocimiento lo suficientemente significativo en un nicho concreto del conocimiento científico a nivel internacional.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 1.59, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jun 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-06-06, el siguiente número de citas:

  • Scopus: 6
  • OpenCitations: 3

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-06-06:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 7 (PlumX).

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (Hernández Tamames, Juan Antonio) y Último Autor ().

el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido Hernández Tamames, Juan Antonio.