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AI-basierte Bewegungskorrektur von MRT-Daten

Die MRT-Bildgebung ist eine nicht-invasive Technik zum Erzeugen von Schnittbildern, welche sich durch einen hohen Weichteilgewebekontrast auszeichnet. Die Akquisition der Daten ist meist ein Prozess, der mehrere Minuten andauert und somit anfällig für Bewegung des Patienten ist. Die Patientenbewegung führt dazu, dass Teile der schrittweisen Aufnahme mit einer anderen Orientierung aufgenommen werden. Durch diesen Fehler und dadurch, dass im Frequenzbereich aufgenommen wird, können Artefakte über das ganze Bild sichtbar sein. Verschiedene Ansätze zur Kompensation der Bewegung verändern oft die Aufnahme der Daten selbst, benötigen externe Hardware oder bestehen aus einer zeitaufwändigen iterativen Nachbearbeitung. In diesem Projekt werden verschiedene, auf künstlichen neuronalen Netzen basierte, Methoden entwickelt, die, allein anhand der aufgenommenen Daten, eine schnelle und zuverlässige Korrektur der Bewegung ermöglichen.
Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier

Beteiligte:
Julian Hoßbach, M. Sc.

Stichwörter:
MRT-Bildgebung, Bewegungskorrektur, Bewegungsdetektion, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen

Laufzeit: 18.3.2018 - 17.3.2021

Förderer:
Siemens Healthineers AG

Kontakt:
Hoßbach, Julian
Telefon +49 9131 85 25246, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: julian.hossbach@fau.de

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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