Deep Learning Innovations in MRI Reconstruction and Analysis

Idioma: inglés

Editorial: Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden Mai 2026, 2026

3658507403 / 9783658507404

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -High-resolution magnetic resonance imaging (MRI) is clinically vital but inherently slow. Accelerating acquisition via undersampling introduces artefacts, whereas long scans risk motion blur; traditional solutions, such as compressed sensing, often fail under such heavy corruption. Consequently, this thesis investigates deep learning methods to correct these artefacts. It develops pipelines for the reconstruction of undersampled (Cartesian and radial) and motion-corrupted data, and for super-resolution, whilst exploring the integration of prior knowledge and complex-valued convolutions. Beyond visual diagnostics, the thesis examines the impact of reconstruction on automated image processing. It proposes and evaluates pipelines for classification, segmentation (supervised and weakly/semi-supervised), anomaly detection, and registration. Validated on brain tumour and vessel tasks, the study demonstrates that the proposed deep learning-based reconstruction effectively supports both clinical inspection and robust automated decision-making systems. 419 pp. Englisch.

N° de ref. del artículo 9783658507404

Título
Deep Learning Innovations in MRI Reconstruction and Analysis
Autor
Soumick Chatterjee
Editorial
Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden Mai 2026
Año de publicación
2026
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3658507403
ISBN 13
9783658507404
Dimensiones
210x148x32 mm

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