RG Mittelfranken: Magnetresonanz-Fingerprinting - Verschoben

Thu, 18 Jun 2020, 06:00 PM (CEST)
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Thu, 18 Jun 2020, 07:30 PM (CEST)
TH NürnbergNürnberg, GermanyOpen in Google Maps

Achtung: Die Veranstaltung findet nicht am 12.03. statt, sie wurde verschoben auf den 18.06.!

Vollständiger Titel:
Deep Learning basiertes Magnetresonanz-Fingerprinting

Inhalte

Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) ist ein neu entwickeltes, quantitatives Magnetresonanz-Bildgebungsverfahren. Die Sequenz nimmt mehrere Bildkontraste auf, so dass sich für jedes Voxel durch wechselnde Aufnahmeparameter sogenannte Fingerabdrücke ergeben. Diese Fingerabdrücke werden zur Rekonstruktion quantitativer Karten verwendet, die Informationen über den physikalischen Zustand des darunter liegenden Gewebes enthalten. Dieser Vortrag gibt zunächst eine Einführung in die quantitative Akquisitionsmethode und die State-of-the-art Rekonstruktionsmethoden. 

Weiterhin wird ein Überblick über Deep Learning Anwendungen für MRF-Rekonstruktion gegeben und gezeigt, wie die effiziente Deep Learning-basierte Rekonstruktion erreicht werden kann. 

Referentin

Elisabeth Hoppe, M.Sc., Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg














Achtung: Die Veranstaltung findet nicht am 12.03. statt, sie wurde verschoben auf den 18.06.!

Vollständiger Titel:
Deep Learning basiertes Magnetresonanz-Fingerprinting

Inhalte

Magnetresonanz-Fingerprinting (MRF) ist ein neu entwickeltes, quantitatives Magnetresonanz-Bildgebungsverfahren. Die Sequenz nimmt mehrere Bildkontraste auf, so dass sich für jedes Voxel durch wechselnde Aufnahmeparameter sogenannte Fingerabdrücke ergeben. Diese Fingerabdrücke werden zur Rekonstruktion quantitativer Karten verwendet, die Informationen über den physikalischen Zustand des darunter liegenden Gewebes enthalten. Dieser Vortrag gibt zunächst eine Einführung in die quantitative Akquisitionsmethode und die State-of-the-art Rekonstruktionsmethoden. 

Weiterhin wird ein Überblick über Deep Learning Anwendungen für MRF-Rekonstruktion gegeben und gezeigt, wie die effiziente Deep Learning-basierte Rekonstruktion erreicht werden kann. 

Referentin

Elisabeth Hoppe, M.Sc., Pattern Recognition Lab, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg














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