Ruprecht, DanielDanielRuprecht1429300590000-0003-1904-2473Externbrink, SophieSophieExternbrink2026-04-082026-04-082026Technische Universität Hamburg (2026)https://hdl.handle.net/11420/62497This thesis applies a two-compartment model to reconstruct perfusion parameters from 3D dynamic contrast-enhanced ultrasound data, with the goal of providing information about tumor perfusion and treatment response. The method is demonstrated on 3D ultrasound data, which requires projecting the data onto a 2D-plane, resulting in reconstructed parameters that include physiologically plausible flow velocities and a conversion functions, which relates to the perfusion of the area.Diese Arbeit verwendet ein zwei-Komponenten Modell um Perfusions Parameter aus 3D DCE-US (Dynamic contrast-enhanced ultrasound) Daten zu gewinnen, mit dem Ziel Informationen über die Durchblutung des Tumors zu gewinnen um Rückschlüsse auf den Behandlungserfolg ziehen zu können. Die Methode wird auf 3D Daten angewendet, die zuerst auf 2D Daten reduziert werden mussten. Die daraus resultierende Rekonstruktion von Parametern umfasst Geschwindigkeitsfelder, die physiologisch sinnvolle Werte haben und eine Umwandlungsfunktion, die in Relation zu der Durchblutung der Region steht.enhttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/parameter identificationoptimisationmodelingcontrast flow-field modelpde constrained optimisationTechnology::610: Medicine, HealthNatural Sciences and Mathematics::519: Applied Mathematics, ProbabilitiesDoctoral Thesishttps://doi.org/10.15480/882.1693710.15480/882.16937Knopp, TobiasTobiasKnopp