CareLit · DOI-Nachweis · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Quantitative Analysis of DCE and DSC-MRI: From Kinetic Modeling to Deep Learning
DOI 10.1055/a-1762-5854
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenLukas T. Rotkopf, Kevin Sun Zhang, Anoshirwan Andrej Tavakoli, David Bonekamp, Christian Herbert Ziener, Heinz-Peter Schlemmer
ZeitschriftRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Ausgabe09/2022
Jahrgang / SeitenJg. 194 · S. 975-982
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
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…
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Lukas T. Rotkopf, Kevin Sun Zhang, Anoshirwan Andrej Tavakoli, David Bonekamp, Christian Herbert Ziener, Heinz-Peter Schlemmer (2022) Quantitative Analysis of DCE and DSC-MRI: From Kinetic Modeling to Deep Learning. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren, 194 (09), 975-982. https://doi.org/10.1055/a-1762-5854
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