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  DeepCEST 3T: Robust neural network prediction of 3T CEST MRI parameters including uncertainty quantification

Glang, F., Deshmane, A., Prokudin, S., Martin, F., Herz, K., Lindig, T., et al. (2020). DeepCEST 3T: Robust neural network prediction of 3T CEST MRI parameters including uncertainty quantification. Poster presented at 2020 ISMRM & SMRT Virtual Conference & Exhibition.

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Externe Referenzen

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Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Glang, F1, 2, Autor           
Deshmane, A1, 2, Autor           
Prokudin, S, Autor
Martin, F1, 2, Autor           
Herz, K1, 2, Autor           
Lindig, T, Autor           
Bender, B, Autor           
Scheffler, K1, 2, Autor           
Zaiss, M1, 2, Autor           
Affiliations:
1Department High-Field Magnetic Resonance, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497796              
2Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497794              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: Analysis of CEST data often requires complex mathematical modeling before contrast generation, which can be error prone and time-consuming. Here, a probabilistic deep learning approach is introduced to shortcut conventional Lorentzian fitting analysis of 3T in-vivo CEST data by learning from previously evaluated data. It is demonstrated that the trained networks generalize to data of a healthy subject and a brain tumor patient, providing CEST contrasts in a fraction of the conventional evaluation time. Additionally, the probabilistic network architecture enables uncertainty quantification, indicating if predictions are trustworthy, which is assessed by perturbation analysis.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2020-08
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2020 ISMRM & SMRT Virtual Conference & Exhibition
Veranstaltungsort: -
Start-/Enddatum: 2020-08-08 - 2020-08-14

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2020 ISMRM & SMRT Virtual Conference & Exhibition
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: 0509 Start- / Endseite: 216 Identifikator: -