Deep Learning basiertes Magnetresonanz-Fingerprinting
Beschreibung
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Inhalte
Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) ist ein neu entwickeltes, quantitatives Magnetresonanz-Bildgebungsverfahren. Die Sequenz nimmt mehrere Bildkontraste auf, so dass sich für jedes Voxel durch wechselnde Aufnahmeparameter sogenannte Fingerabdrücke ergeben. Diese Fingerabdrücke werden zur Rekonstruktion quantitativer Karten verwendet, die Informationen über den physikalischen Zustand des darunter liegenden Gewebes enthalten. Dieser Vortrag gibt zunächst eine Einführung in die quantitative Akquisitionsmethode und die State-of-the-art Rekonstruktionsmethoden.
Weiterhin wird ein Überblick über Deep Learning Anwendungen für MRF-Rekonstruktion gegeben und gezeigt, wie die effiziente Deep Learning-basierte Rekonstruktion erreicht werden kann.
Referentin
Elisabeth Hoppe, M.Sc., Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg