Quantitative Analysis of DCE and DSC-MRI: From Kinetic Modeling to Deep Learning
Lukas T. Rotkopf, Kevin Sun Zhang, Anoshirwan Andrej Tavakoli, David Bonekamp, Christian Herbert Ziener, Heinz-Peter Schlemmer · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren · 2022 · Heft 09 · S. 975-982
Bibliografische Angaben
Zusammenfassung
Zusammenfassung Hintergrund Das Perfusions-MRT stellt eine etablierte Bildgebungsmodalität mit einer Vielzahl von Anwendungen in der onkologischen, neurovaskulären oder kardiovaskulären Bildgebung dar. Die mittlerweile klinisch etablierten quantitativen Auswertemethoden haben sich in den letzten Jahren jedoch wenig geändert. Dies liegt vorrangig an den geringen Verbesserungen, die durch neue Verfahren erzielt werden konnten. Ergebnisse und Schlussfolgerung Machine Learning und Deep Learning, die derzeit den state of the art der computergestützten Diagnoseverfahren darstellen, haben das Potenzial die vielfältige…
