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Iterative Rekonstruktionstechniken für die Magnetresonanz-Bildgebung

Ziel dieses Projektes ist die Untersuchung und Entwicklung von neuen Anwendungen der iterativen Rekonstruktionstechniken in der Magnetresonanz-Bildgebung für kardiologische und onkologische Fragestellungen, insbesondere zur Reduzierung der Aufnahmedauer. Diese ist aus verschiedenen Gründen erstrebenswert: Zum einen lässt sich dadurch eine Verkürzung der gesamten Untersuchungsdauer und somit ein erhöhter Patientendurchsatz in der klinischen Routine erreichen, zum anderen eröffnen sich neue Aufnahmemöglichkeiten.

In vielen Anwendungsfällen ist es wichtig, die MR- Akquisition auf Bewegungen des Patienten abzustimmen. Neben nie ganz vermeidbaren aktiven Bewegungen spielen auch die Atembewegung und Bewegung durch Kontraktion des Herzens eine große Rolle. Üblicherweise wird die MR-Aufnahme mit Hilfe von physiologischen Signalen auf diese Bewegungen abgestimmt, um Fehler in den Messungen zu minimieren. Damit stehen oft nur reduzierte Zeitfenster zur Datenakquisition zur Verfügung, die möglichst optimal genutzt werden sollten.

Die Dauer einer Messung kann beispielsweise mit Hilfe einer Auslassung von Messdaten bei der Akquisition verkürzt werden. In der regulären Rekonstruktion führt dies jedoch zu typischen Bildartefakten. Iterative Bildrekonstruktionsverfahren bieten eine vielversprechende Möglichkeit, unterabgetastete Messdaten zu rekonstruieren und gleichzeitig diese Artefakte zu reduzieren. Für den klinischen Erfolg ist auch eine akzeptable Rekonstruktionsdauer entscheidend, so dass die Beschleunigung durch Portierung der Algorithmen auf Grafikkarten (GPUs) ein wichtiger Bestandteil der Arbeit sein wird.

Projektleitung:
Dr. Kai T. Block, Peter Schmitt, Dr. Michael Zenge, Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger

Beteiligte:
Dr.-Ing. Christoph Forman, Dr.-Ing. Robert Grimm, Dr.-Ing. Jana Hutter

Stichwörter:
MRT; Iterative Rekonstruktion; Compressed Sensing;

Laufzeit: 1.7.2010 - 28.2.2014

Förderer:
Siemens AG, Healthcare Sector

Publikationen
Grimm, Robert ; Li, Feng ; Forman, Christoph ; ; Kiefer, Berthold ; ; Block, Tobias: Automatic Bolus Analysis for DCE-MRI Using Radial Golden-Angle Stack-of-stars GRE Imaging. In: Gold, Garry E. (Veranst.) : International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM 21st Annual Meeting Salt Lake City, Utah, USA 20.-26.04.2013). 2013, S. 0696.
Grimm, Robert ; Forman, Christoph ; ; Kiefer, Berthold ; ; Block, Tobias: Fast Automatic Coil Selection for Radial Stack-of-stars GRE Imaging. In: Gold, Garry E. (Veranst.) : Proceedings of International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM 21st Annual Meeting Salt Lake City, Utah, USA 20.-26.04.2013). 2013, S. 3786.
Forman, Christoph ; Grimm, Robert ; ; ; ; Zenge, Michael O.: Free-Breathing Whole-Heart Coronary MRA: Motion Compensation Integrated into 3D Cartesian Compressed Sensing Reconstruction. In: Mori, K. ; Sakuma, I. ; Sato, Y. ; Barillot, C. ; Navab, N. (Hrsg.) : MICCAI 2013, Part II, LNCS 8150 (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI) Nagoya, Japan 22.-26.09.2013). Berlin Heidelberg : Springer, 2013, S. 575-582.
Forman, Christoph ; Grimm, Robert ; ; Wasza, Jakob ; Kraus, Martin ; ; Zenge, Michael 0.: Free-Breathing Whole-Heart Coronary MRI: An Image-Based Motion Compensation Integrated Into Compressed-Sensing Reconstruction. In: ISMRM (Hrsg.) : Proceedings of the 21st Annual Meeting of ISMRM (International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM) Salt Lake City, UT, USA 20.-26.4.2013). 2013, S. 4528.
Greiser, Andreas ; Grimm, Robert ; Forman, Christoph ; ; Schmitt, Peter: Highly undersampled time resolved phase-contrast MRA with flow-adapted compressed sensing reconstruction. In: ISMRM (Hrsg.) : Proceedings of the 21st Annual meeting of the ISMRM (ISMRM 2013 Salt Lake City 20.-26.04.2013). 2013, S. -.
Zenge, Michael O. ; Lefebvre, Alban ; Forman, Christoph ; Grimm, Robert ; ; Liu, Jun ; Janardhanan, Nirmal ; Nadar, Mariappan: IRecon - Introducing a Standardized Interface into the Siemens Image Reconstruction Environment. In: ISMRM (Hrsg.) : Proceedings of the ISMRM Workshop on Data Sampling & Image Reconstruction (ISMRM Workshop on Data Sampling & Image Reconstruction Sedona, AZ, USA 3-6.2.2013). 2013, S. -.
Schmitt, Peter ; Aandal, Gunhild ; Greiser, Andreas ; Forman, Christoph ; Grimm, Robert ; ; : Low-rank and Sparse Matrix Decomposition for Compressed Sensing reconstruction of Magnetic Resonance 4D Phase Contrast blood flow imaging (LoSDeCoS 4D-PCI). In: MICCAI (Veranst.) : Proceedings of the Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (16th International Conference (MICCAI 2013), Nagoya, Japan 22.-26.09.2013). Bd. 8149. New-York : Springer, 2013, S. 558-565. (LNCS)
Greiser, Andreas ; Grimm, Robert ; Forman, Christoph ; ; Schmitt, Peter: Multi-Dimensional Flow-Adapted Compressed Sensing (MDFCS) for time-resolved velocity-encoded Phase Contrast MRA. In: IEEE (Hrsg.) : Biomedical Imaging (ISBI), 2013 IEEE 10th International Symposium on (10th IEEE International Symposium on Biomedical Imaging: From Nano to Macro San Francisco 07.-11.04.2013). 2013, S. 13-16.
[doi>10.1109/ISBI.2013.6556400]
Forman, Christoph ; Piccini, Davide ; ; Zenge, Michael O.: Novel Projection-Based Unsupervised Respiratory Motion Feedback for Free-Breathing Whole-Heart Coronary MR Imaging. In: ISMRM (Hrsg.) : Proceedings of the 21st Annual Meeting of ISMRM (International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM) Salt Lake City, UT, USA 20.-26.4.2013). 2013, S. 1294.
Grimm, Robert ; Fürst, Sebastian ; Dregely, Isabel ; Forman, Christoph ; ; Ziegler, Sibylle ; Nekolla, Stephan ; Kiefer, Berthold ; Schwaiger, Markus ; ; Block, Kai Tobias: Self-Gated Radial MRI for Respiratory Motion Compensation on Hybrid PET/MR Systems. In: Mori, Kensaku ; Sakuma, Ichiro ; Sato, Yoshinobu ; Barillot, Christian ; Navab, Nassir (Hrsg.) : Proceedings of the 16th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2013 Nagoya, Japan 22.-26.09.13). Bd. 8151. 2013, S. 17-24.
[doi>10.1007/978-3-642-40760-4_3]

Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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