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 multiparameter mapping, is extended to a tissue multicompartment model.     «

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...     »

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 ultraschnelles Akquisitions- und Rekonstruktionsschema für Multiparameter-Mapping, auf ein Gewebe-Multikompartiment-Modell erweitert.     «

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...     »