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Originaltitel:
Disentangling Tissue Microstructure with Magnetic Resonance Imaging 
Übersetzter Titel:
Entwirren Gewebe Mikrostruktur mit Magnetresonanztomographie 
Jahr:
2018 
Dokumenttyp:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Betreuer:
Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.) 
Gutachter:
Menze, Bjoern H. (Prof. Dr.); Menzel, Marion I. (Priv.-Doz. Dr.) 
Sprache:
en 
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin; PHY Physik 
TU-Systematik:
PHY 820d; MED 370d 
Kurzfassung:
This thesis takes MRI a step further to study brain tissue microstructure. The dMRI signal is reformulated in a Blind Source Separation framework, enabling the disentanglement of sub-voxel tissue signal components, and the estimation of multiple tissue parameters. Furthermore, a deep learning model is introduced, tackling the partial volume contamination caused by Cerebrospinal Fluid in dMRI. Finally, Quantitative Transient-state Imaging, an ultra-fast acquisition and reconstruction scheme for m...    »
 
Übersetzte Kurzfassung:
Diese Arbeit führt die MRT einen Schritt weiter, um die Mikrostruktur des Hirngewebes zu untersuchen. Das dMRI-Signal wird in einem Blind-Source-Separation-Framework umformuliert, das die Entflechtung von Sub-Voxel-Gewebe-Signalkomponenten und die Schätzung mehrerer Gewebeparameter ermöglicht. Darüber hinaus wird ein Deep-Learning-Modell eingeführt, das die partielle Volumenkontamination von Liquor in dMRI in Angriff nimmt. Schließlich wird die quantitative transitorische Bildgebung, ein ultrasc...    »
 
Mündliche Prüfung:
27.09.2018 
Dateigröße:
19938789 bytes 
Seiten:
190 
Letzte Änderung:
12.12.2018