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Iterative Rekonstruktionsmethoden für die Wasser-Fett-Bildgebung in MRTDas gemessene Signal in der Magnetresonanztomographie
(MRT) ist proportional zur Dichte
der Wasserstoffkerne. Der diagnostische Wert einer
Messung lässt sich oft signifikant erhöhen,
wenn das Signal von in Fett gebundenen Wasserstoffkernen
unterdrückt oder exakt bestimmt
werden kann. Zur exakten Bestimmung des Signalspektrums
kann man sich das leicht
abweichende Resonanzverhalten von in Fett und in Wasser
gebundenen Wasserstoffkernen zu
Nutze machen.Die exakte Separation von Fett und Wasser mittels dieser
Methode hat in den letzten Jahren
neue Aufmerksamkeit gewonnen, da sie einerseits eine
quantitative Bestimmung der Fettdichte ermöglicht und
andererseits die Qualität der Fettunterdrückung im
Vergleich zu
konventionellen Methoden gesteigert wird. Allerdings
führt sie auch zu einer Erhöhung der
Messdauer, was in dieser Arbeit mit Hilfe von iterativen
Rekonstruktionsmethoden adressiert
werden soll.
| Projektleitung: Dr. Marcel Dominik Nickel , Prof. Dr.-Ing. habil. Andreas Maier, Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger
Beteiligte: Felix Lugauer, M. Sc.
Stichwörter: Abdominale MRT Bildgebung; Wasser-Fett Quantifizierung; iterative Rekonstruktion; Compressed Sensing
Laufzeit: 1.12.2013 - 30.5.2017
Förderer: Siemens AG, Healthcare Sector
Kontakt: Maier, Andreas Telefon +49 9131 85 27883, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: andreas.maier@fau.de
| Publikationen |
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Lugauer, Felix ; Nickel, Dominik ; Wetzl, Jens ; Kiefer, Berthold ; Hornegger, Joachim ; Maier, Andreas: Accelerating Multi-Echo Water-Fat MRI with a Joint Locally Low-Rank and Spatial Sparsity-Promoting Reconstruction. In: Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine 30 (2017), Nr. 2, S. 189-202 [doi>10.1007/s10334-016-0595-7] | Allen, Brian ; Lugauer, Felix ; Nickel, Dominik ; Bhatti, Lubna ; Dafalla, Randa ; Dale, Brian ; Jaffe, Tracy ; Bashir, Mustafa: Effect of a Low-Rank Denoising Algorithm on Quantitative MRI-Based Measures of Liver Fat and Iron. In: International Society for Magnetic Resonance in Medicine (Hrsg.) : Proceedings of the 24th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2016) (24th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2016) Singapur 7.-13.5.2016). 2016, S. 4224. | Lugauer, Felix ; Nickel, Dominik ; Kannengiesser, Stephan ; Barnes, Samuel ; Holshouser, Barbara ; Wetzl, Jens ; Hornegger, Joachim ; Maier, Andreas: Improving Parameter Mapping in MRI Relaxometry and Multi-Echo Dixon Using an Automated Spectral Denoising. In: International Society for Magnetic Resonance in Medicine (Hrsg.) : Proceedings of the 24th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2016) (24th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2016) Singapur 7.-13.5.2016). 2016, S. 3269. | Lugauer, Felix ; Nickel, Dominik ; Wetzl, Jens ; Kannengiesser, Stephan A. R. ; Maier, Andreas ; Hornegger, Joachim: Robust Spectral Denoising for Water-Fat Separation in Magnetic Resonance Imaging. In: Nassir Navab ; Hornegger, Joachim ; Wiliam M. Wells ; Alejandro F. Frangi (Hrsg.) : Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI 2015 Munich, Germany 05.10.2015). Berlin : Springer International Publishing, 2015, S. 667-674. (Lecture Notes in Computer Science Bd. 9350) - ISBN 978-3-319-24570-6 [doi>10.1007/978-3-319-24571-3_80] | Lugauer, Felix ; Nickel, Dominik ; Wetzl, Jens ; Kiefer, Berthold ; Hornegger, Joachim: Water-Fat Separation Using a Locally Low-Rank Enforcing Reconstruction. In: ISMRM (Hrsg.) : Proceedings of the 23rd Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2015) (23rd Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2015) Toronto, ON, Canada 30.5-5.6.2015). 2015, S. 3652. | Lugauer, Felix ; Wetzl, Jens ; Forman, Christoph ; Schneider, Manuel ; Kiefer, Berthold ; Nickel, Dominik ; Maier, Andreas: Single Breath-Hold Abdominal T1 Mapping Using 3-D Cartesian Sampling and Spatiotemporally Constrained Reconstruction. In: International Society for Magnetic Resonance in Medicine (Hrsg.) : Proceedings of the 25th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2017) (Proceedings of the 25th Annual Meeting of the ISMRM (ISMRM 2017) Honolulu, HI, USA 22.-27.4.2017). 2017, S. 68. |
Institution: Lehrstuhl für Informatik 5 (Mustererkennung)
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