Please use this identifier to cite or link to this item: https://doi.org/10.15480/882.2906
Fulltext available Open Access
Title: Machine learning in cardiac CT image reconstruction
Language: English
Authors: Loßau, Tanja 
Keywords: Cardiac Computed Tomography;Image Reconstruction;Artifact Quantification;Motion Compensation;Metal Artifact Removal;Machine Learning;Convolutional Neural Network
Issue Date: May-2020
Examination Date: 3-Mar-2020
Source: Zuerst veröff.: ISBN 978-3-8440-7353-9, Shaker, 2020
Abstract (german): Diese Dissertation befasst sich mit der Entfernung von kardialen CT Bildgebungsartefakten verursacht durch Bewegung und Metallimplantate. Eine Kombination aus modellbasierter Datensynthese und anschließendem datengetriebenen Lernens von Methoden zur Bildverbesserung wird vorgestellt. Vorwärtsmodelle zur virtuellen Artefaktgenerierung werden unter Einbeziehung von Vorkenntnissen über die Herzanatomie und die CT-Bildgebungsphysik entwickelt. Sie bilden das Gegenstück resultierender lernbasierter Rückwärtsmodelle, welche beim Testen auf Realdaten eine signifikante Reduktion der Artefakte erzielen.
Abstract (english): This dissertation focuses on the removal of cardiac CT imaging artifacts caused by motion and metal implants. A combination of model-based data synthesis and subsequent data-driven learning of image enhancement methods is proposed. Forward models for virtual artifact generation are developed by incorporating prior knowledge about the cardiac anatomy and CT imaging physics. They form the counterpart of resulting learning-based backward models, which achieve significant reduction of artifacts during testing on real data.
URI: http://hdl.handle.net/11420/7331
DOI: 10.15480/882.2906
Institute: Biomechanik M-3 
Type: Dissertation
Advisor: Morlock, Michael 
Referee: Grass, Michael 
License: In Copyright In Copyright
Appears in Collections:Publications with fulltext

Files in This Item:
File Description SizeFormat
thesisMain_final.pdf37,43 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record

Page view(s)

102
Last Week
5
Last month
checked on Oct 19, 2020

Download(s)

30
checked on Oct 19, 2020

Google ScholarTM

Check

Note about this record

Export

Items in TORE are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.