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- Originaltitel:
- Accurate and real-time imaging with multispectral optoacoustic tomography by means of deep learning
- Übersetzter Titel:
- Präzise Echtzeitbildgebung mit multispektraler optoakustischer Tomographie mittels Deep Learning
- Autor:
- Dehner, Christoph R.
- Jahr:
- 2024
- Dokumenttyp:
- Dissertation
- Fakultät/School:
- TUM School of Computation, Information and Technology
- Betreuer:
- Ntziachristos, Vasilis (Prof. Dr.)
- Gutachter:
- Ntziachristos, Vasilis (Prof. Dr.); Cremers, Daniel (Prof. Dr.); Menze, Björn (Prof. Dr.)
- Sprache:
- en
- Fachgebiet:
- DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
- TU-Systematik:
- MED 385
- Kurzfassung:
- Multispectral optoacoustic tomography (MSOT) enables non-invasive detection of optical contrast in living tissue with high spatial resolution and several centimeters of penetration depth. However, degradations in image quality during in vivo imaging impede the deployment of the imaging modality beyond proof-of-concept studies. In this work, we develop deep learning methods to advance the accuracy and clinical applciability of MSOT.
- Übersetzte Kurzfassung:
- Die multispektrale optoakustische Tomographie (MSOT) ermöglicht die nicht-invasive Detektion optischer Kontraste in lebendem Gewebe mit hoher räumlicher Auflösung und mehreren Zentimetern Eindringtiefe. Verschlechterungen der Bildqualität während der In-vivo-Bildgebung behindern jedoch den Einsatz der Bildgebungsmodalität über Proof-of-Concept-Studien hinaus. In dieser Arbeit entwickeln wir Deep-Learning-Methoden, um die Genauigkeit und klinische Anwendbarkeit von MSOT zu verbessern.
- WWW:
- https://mediatum.ub.tum.de/?id=1725349
- Eingereicht am:
- 11.10.2023
- Mündliche Prüfung:
- 23.10.2024
- Dateigröße:
- 11512013 bytes
- Seiten:
- 76
- Urn (Zitierfähige URL):
- https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20241023-1725349-1-4
- Letzte Änderung:
- 26.11.2024
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