CareLit · DOI-Nachweis · RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Impact of Deep-Learning Reconstruction on MRI Workflows: A Retrospective Analysis at a Large Academic Tertiary Center
DOI 10.1055/a-2857-0974
Bibliografische Angaben
Nachweis in CareLit
Autor:innenMelina Rizzetti, Arwed E. Michael, Haidara Almansour, Vanessa I. Schöffling, Marc A. Brockmann, Ahmed Othman, Sebastian Altmann
ZeitschriftRöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren
Ausgabe06/2026
Jahrgang / SeitenNicht angegeben
Kernaussage aus der Literatur
Abstract-Vorschau
Zusammenfassung Ziel Künstliche Intelligenz wird zunehmend in die klinische Routine integriert. Insbesondere Deep-Learning (DL)-basierte Rekonstruktionsverfahren zeigen in der Magnetresonanztomografie (MRT) ein hohes Potenzial zur Beschleunigung von Untersuchungsabläufen und Verbesserung der Bildqualität. Ziel dieser Studie war es, den Einfluss DL-gestützter Bildrekonstruktion auf MRT-Arbeitsabläufe und Untersuchung…
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Melina Rizzetti, Arwed E. Michael, Haidara Almansour, Vanessa I. Schöffling, Marc A. Brockmann, Ahmed Othman, Sebastian Altmann (2026) Impact of Deep-Learning Reconstruction on MRI Workflows: A Retrospective Analysis at a Large Academic Tertiary Center. RöFo - Fortschritte auf dem Gebiet der Röntgenstrahlen und der bildgebenden Verfahren (06). https://doi.org/10.1055/a-2857-0974
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