| Autor: |
Elrewaidy, Hossam Ahmed Mohammad |
| Přispěvatelé: |
Menze, Björn (Prof. Dr.), Hedjazi Moghari, Mehdi (Prof. Dr.) |
| Jazyk: |
angličtina |
| Rok vydání: |
2021 |
| Předmět: |
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| Popis: |
Cardiac MRI is associated with a long acquisition process. This dissertation introduces novel deep learning-based models for fast reconstruction of highly undersampled cardiac MRI acquisitions: a complex-valued convolutional neural network (CNN) to improve the image quality of undersampled 3D LGE cardiac MRI, multi-domain CNN for highly accelerated dynamic cardiac imaging, and a rapid cardiac T1 mapping technique based on neural networks. This thesis demonstrates that deep learning can accelerate cardiac MRI acquisition with minimal processing time. Die kardiale MRT ist mit einem langen Anschaffungsprozess verbunden. Diese Dissertation stellt neuartige Deep Learning-basierte Modelle für die schnelle Rekonstruktion hochbeschleunigter kardialer MRT-Erfassungen vor: ein komplexes konvolutionales neuronales Netzwerk (CNN) zur Verbesserung der Bildqualität von unterabgetastet 3D-LGE-Herz-MRT, multi-domain-CNN für hochbeschleunigte dynamische kardiale bildgebung, und eine schnelle kardiale T1-Mapping-Technik auf basis neuronaler Netzwerke. Diese These zeigt dass Deep Learning die Kardiat-MRT-Erfassung mit minimaler Verarbeitungszeit beschleunigen kann. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
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