Innovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRT: Entwicklung, Validierung und diagnostische Relevanz Herz-Magnetresonanztomographie Manzke, Mathias , 1980- (VerfasserIn) Meinel, Felix Gabriel (AkademischeR BetreuerIn) Füllen, Georg , 1967- (AkademischeR BetreuerIn) May, Matthias , 1982- (AkademischeR BetreuerIn) Universität Rostock (Grad-verleihende Institution) Universitätsmedizin Rostock (Grad-verleihende Institution) Text theses Text Hochschulschrift 2025 03.04.2025 ger eng electronic resourceremoteComputermedienOnline-Ressource1 Online-Ressource (verschiedene Seitenzählungen) Illustrationen, Diagramme Die vorliegende Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Optimierung der kardialen Magnetresonanztomographie (CMR) in drei zentralen Bereichen: der Validierung einer beschleunigten Bildaufnahme, der Entwicklung eines automatisierten Segmentierungsverfahrens sowie der Analyse der Reproduzierbarkeit und diagnostischen Relevanz von Radiomics-Features.<ger> Open Access Urheberrechtsschutz 1.0 vorgelegt von Mathias Manzke Enthält Zeitschriftenartikel Zeitschriftennachweis: Klemenz AC, Reichardt L, Gorodezky M, Manzke M, Zhu X, Dalmer A, Lorbeer R, Lang CI, Weber MA, Meinel FG. Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging. Radiol Cardiothorac Imaging. 2024 Dec;6(6):e230419. doi: 10.1148/ryct.230419. PMID: 39540821; PMCID: PMC11683685 ; Manzke M, Iseke S, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Meinel FG. Development and performance evaluation of fully automated deep learning-based models for myocardial segmentation on T1 mapping MRI data. Sci Rep. 2024 Aug 14;14(1):18895. doi: 10.1038/s41598-024-69529-7. PMID: 39143126; PMCID: PMC11324648 ; Manzke M, Laqua FC, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Baeßler B, Meinel FG. Repeatability of radiomic features in myocardial T1 and T2 mapping. Eur Radiol. 2025 Mar;35(3):1570-1582. doi: 10.1007/s00330-024-11337-8. Epub 2025 Jan 15. PMID: 39812663; PMCID: PMC11835920 GutachterInnen: Felix Meinel (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie) ; Georg Füllen (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung) ; Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut) Dissertation Universität Rostock 2025 Kumulative Dissertation 004 530 610 https://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666 Innovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRT--(DE-627)1979621063 urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-8 doi: 10.18453/rosdok_id00005666 oclc: 1606143231 ppn: (DE-627)197962058X