Deep Learning Innovations in MRI Reconstruction and Analysis
Langue : anglais
Edité par Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden Mai 2026, 2026
- Livre broché
- Neuf
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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 réf. du vendeur 9783658507404
- Titre
- Deep Learning Innovations in MRI Reconstruction and Analysis
- Auteur
- Soumick Chatterjee
- Éditeur
- Springer, Berlin, Springer Fachmedien Wiesbaden Mai 2026
- Année de publication
- 2026
- État de l'article
- Neu
- Reliure
- Taschenbuch
- Langue
- anglais
- ISBN à 10 chiffres
- 3658507403
- ISBN à 13 chiffres
- 9783658507404
- Dimensions
- 210x148x32 mm
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.
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À propos de l’auteur
Dr Soumick Chatterjee is a postdoctoral researcher at Human Technopole in Milan, Italy. He is also a lecturer in AI for medical imaging at Otto von Guericke University Magdeburg, Germany, where he completed his PhD. His primary area of research focuses on machine learning, specifically deep learning, and its applications in medical imaging and genetics.
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