Die Freihand-Ultraschallbildgebung ist aufgrund ihrer einfachen Anwendbarkeit und ihres breiten Anwendungsspektrums ein wichtiges medizinisches Bildgebungsverfahren. Dennoch ist die moderne Ultraschallbildgebung eine weitgehend passive Bildgebungsmodalität, die sich nicht dynamisch an die physikalischen Gegebenheiten des Mediums anpasst. In dieser Dissertation wird die Anwendung von physikinformiertem Deep Learning für die Ultraschallbildgebung auf die Schätzung der Schallgeschwindigkeit vorgestellt.     «

Die Freihand-Ultraschallbildgebung ist aufgrund ihrer einfachen Anwendbarkeit und ihres breiten Anwendungsspektrums ein wichtiges medizinisches Bildgebungsverfahren. Dennoch ist die moderne Ultraschallbildgebung eine weitgehend passive Bildgebungsmodalität, die sich nicht dynamisch an die physikalischen Gegebenheiten des Mediums anpasst. In dieser Dissertation wird die Anwendung von physikinformiertem Deep Learning für die Ultraschallbildgebung auf die Schätzung der Schallgeschwindigkeit vorgest...     »