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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., et al. (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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Externe Referenzen

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externe Referenz:
https://www.ismrm.org/21/program-files/D-42.htm (Zusammenfassung)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Hunger, LE, Autor
German, A, Autor
Glang, F1, 2, Autor           
Khakzar, KM, Autor
Dang, N, Autor
Mennecke, A, Autor
Maier, A, Autor
Laun, F, 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: 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.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 2021-05
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: -
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition (ISMRM 2021)
Veranstaltungsort: -
Start-/Enddatum: 2021-05-15 - 2021-05-20

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 2021 ISMRM & SMRT Annual Meeting & Exhibition (ISMRM 2021)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: -
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: 1451 Start- / Endseite: - Identifikator: -