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
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