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Originaltitel:
Anisotropic X-ray Dark-field Tomography
Übersetzter Titel:
Anisotrope Röntgen-Dunkelfeld Tomographie
Autor:
Wieczorek, Matthias
Jahr:
2017
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Informatik
Betreuer:
Lasser, Tobias (Priv.-Doz. Dr.)
Gutachter:
Lasser, Tobias (Priv.-Doz. Dr.); Pfeiffer, Franz (Prof. Dr.); Defrise, Michel (Prof. Dr.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MED Medizin
Stichworte:
X-ray, Dark-field, Computed Tomography, Tensor, Spherical Harmonics, Inverse Problems, X-ray Tensor Tomography, Anisotropic X-ray Dark-field Tomography
Übersetzte Stichworte:
Röntgen, Dunkelfeld, Computer Tomographie, Tensor, Kugelflächenfunktionen, Inverse Problems, X-ray Tensor Tomographie, Anisotrope Röntgen-Dunkelfeld Tomographie
TU-Systematik:
MED 230d; DAT 760d
Kurzfassung:
Modern X-ray based imaging enables recording of phase-contrast (refraction) and dark-field (scattering) information. Tomographic reconstruction of the dark-field signal poses a particularly challenging problem, as the scattering within an object depends on its orientation. Within this thesis an abstract software framework for tomographic reconstruction as well as a novel method for Anisotropic X-ray Dark-field Tomography will be presented. A first biomedical experiment on a sample of a human cer...     »
Übersetzte Kurzfassung:
Moderne Röntgen-Bildgebung ermöglicht Aufnahmen von Phasenkontrast- (Brechung) und Dunkelfeld-Informationen (Streuung). Die Rekonstruktion des Dunkelfeldsignals stellt ein besonders anspruchsvolles Problem dar, da die Streuung innerhalb eines Objektes von dessen Orientierung abhängt. In dieser Arbeit wird sowohl ein abstraktes Software-Framework für tomographische Rekonstruktion als auch eine neuartige Methode zur Anisotropen Röntgen-Dunkelfeld Tomographie vorgestellt. Ein erstes biomedizinische...     »
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1362008
Eingereicht am:
31.05.2017
Mündliche Prüfung:
24.11.2017
Dateigröße:
51921148 bytes
Seiten:
209
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20171124-1362008-1-4
Letzte Änderung:
12.10.2018
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