Despite the great potential of quantitative Magnetic Resonance Imaging (MRI) for comprehensive tissue characterization, the generally long acquisition times hamper a broad clinical deployment. This dissertation aims at developing Deep Learning methods for fast and robust multiparametric MRI to meet the key clinical needs for image-based biomarkers. The proposed methodological advances for multiparametric mapping via transient-state imaging techniques are validated, and initial clinical experience is demonstrated.     «

Despite the great potential of quantitative Magnetic Resonance Imaging (MRI) for comprehensive tissue characterization, the generally long acquisition times hamper a broad clinical deployment. This dissertation aims at developing Deep Learning methods for fast and robust multiparametric MRI to meet the key clinical needs for image-based biomarkers. The proposed methodological advances for multiparametric mapping via transient-state imaging techniques are validated, and initial clinical experienc...     »

Trotz des großen Potenzials quantitativer Magnetresonanztomographie (MRT) hinsichtlich einer umfassenden Gewebecharakterisierung behindern die meist langen Akquisitionszeiten deren breiten klinischen Einsatz. Ziel dieser Dissertation ist es Deep Learning Methoden für schnelle und robuste multiparametrische MRT zu entwickeln, um die wichtigsten klinischen Anforderungen für bildbasierte Biomarker zu erfüllen. Die dargestellten methodischen Fortschritte für multiparametrische Quantifizierung mit Transient-State Bildgebungstechniken werden validiert und erste klinische Erfahrungen demonstriert.     «

Trotz des großen Potenzials quantitativer Magnetresonanztomographie (MRT) hinsichtlich einer umfassenden Gewebecharakterisierung behindern die meist langen Akquisitionszeiten deren breiten klinischen Einsatz. Ziel dieser Dissertation ist es Deep Learning Methoden für schnelle und robuste multiparametrische MRT zu entwickeln, um die wichtigsten klinischen Anforderungen für bildbasierte Biomarker zu erfüllen. Die dargestellten methodischen Fortschritte für multiparametrische Quantifizierung mit Tr...     »