deepCEST: 9.4 T spectral super resolution from 3 T CEST MRI data: optimization 
of network architectures

Zaiss, M; Martin, F; Glang, F; Herz, K; Deshmane, A; Bender, B; Lindig, T; Scheffler, K

deepCEST: 9.4 T spectral super resolution from 3 T CEST MRI data: optimization of network architectures

Zaiss, M., Martin, F., Glang, F., Herz, K., Deshmane, A., Bender, B., Lindig, T., & Scheffler, K. (2019). deepCEST: 9.4 T spectral super resolution from 3 T CEST MRI data: optimization of network architectures. Poster presented at 27th Annual Meeting and Exhibition of the International Society for Magnetic Resonance in Medicine (ISMRM 2019), Montréal, QC, Canada.

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アイテムのパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-96FF-5 版のパーマリンク: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000F-425C-0

資料種別: ポスター

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Zaiss, M¹, 著者
Martin, F¹, 著者
Glang, F¹, 著者
Herz, K¹, 著者
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Bender, B, 著者
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所属:
1Department High-Field Magnetic Resonance, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497796

内容説明

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キーワード: -

要旨: Different neural network architectures for predicting 9T CEST contrasts from 3T spectral data are investigated as well as the influence of different training data sets on the quality of resulting predictions. Although optimized convolutional neural network (CNN) architectures perform well, the best results were reached with a simpler feedforward neural network (FFNN). As CNNs have many hyperparameters to tune, this work forms a basis for CNN architecture optimization for the proposed super-resolution CEST application.

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日付: オンライン出版: 2019-05

出版の状態: オンラインで出版済み

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出版物名: ISMRM 27th Annual Meeting & Exhibition

種別: 会議論文集

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ページ: - 巻号: - 通巻号: 4016 開始・終了ページ: - 識別子（ISBN, ISSN, DOIなど）: -

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