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  DeepCEST: 7T Chemical exchange saturation transfer MRI contrast inferred from 3T data via deep learning with uncertainty quantification

Hunger, L., German, A., Glang, F., Khakzar, K., Dang, N., Mennecke, A., Maier, A., Laun, F., & Zaiss, M. (2021). DeepCEST: 7T Chemical exchange saturation transfer MRI contrast inferred from 3T data via deep learning with uncertainty quantification. Poster presented at 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition (ISMRM 2021).

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基本情報

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-86DC-9 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0008-86DD-8
資料種別: ポスター

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-
OA-Status:

作成者

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 作成者:
Hunger, LE, 著者
German, A, 著者
Glang, F1, 2, 著者           
Khakzar, KM, 著者
Dang, N, 著者
Mennecke, A, 著者
Maier, A, 著者
Laun, F, 著者
Zaiss, M1, 2, 著者           
所属:
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              

内容説明

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キーワード: -
 要旨: The deepCEST approach enables to perform CEST experiments at a lower magnetic field strength and predict the contrasts of a higher field strength. This is possible through the application of a neural network, which was trained with low and high B1 Z-spectra acquired at 3T as input data, and as target data 5-pool-Lorentzian fitted amplitudes obtained from 7T spectra were used. The network included an uncertainty quantification to verify the reliability of the predicted images.

資料詳細

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言語:
 日付: 2021-05
 出版の状態: オンラインで出版済み
 ページ: -
 出版情報: -
 目次: -
 査読: -
 識別子(DOI, ISBNなど): -
 学位: -

関連イベント

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イベント名: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition (ISMRM 2021)
開催地: -
開始日・終了日: 2021-05-15 - 2021-05-20

訴訟

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Project information

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出版物 1

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出版物名: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition (ISMRM 2021)
種別: 会議論文集
 著者・編者:
所属:
出版社, 出版地: -
ページ: - 巻号: - 通巻号: 1451 開始・終了ページ: - 識別子(ISBN, ISSN, DOIなど): -