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Genauere MRT-Auswertungen für MS-Patienten durch Künstliche Intelligenz
Modellprojekt mit CKM Beteiligung im Rahmen des Innovationswettbewerbs "KI für KMU" soll die Behandlung von MS-Patienten verbessern more
CKM receives DFG funding for Project "Prediktion von Therapieansprechen und Outcome beim lokal fortgeschrittenen Rektum-Karzinom mittels Radiomics und Deep Learning: eine beispielhafte Anwendung für eine allgemein verwendbare, Deep Learning basierte Prozessierungs-Pipeline für die Bild-Klassifikation" read more.
Alena-Kathrin Schnurr presented on our research on AI in medical imaging @ Research Plus forum
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Deep Residual Learning for Limited Angle Artefact Correction

A. Schnurr, K. Chung, L. Schad and F. Zöllner

Bildverarbeitung für die Medizin 2018,, pp.280-280

Using non-conventional scan trajectories for Cone Beam (CB) imaging promise low dose interventions and radiation protection to the personal [1]. The here investigated circular tomosynthesis yields good image quality in two preferred directions, but introduces limited angle artefacts in the third. The artefacts become more severe, the smaller the half tomo angle $\alpha$ gets.

Contact: Prof. Dr. Frank Zöllner last modified: 30.11.2020
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