| dc.contributor.advisor |
Tsiflikas, Ilias (PD Dr.) |
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| dc.contributor.author |
Schmid, Ulrich Gereon |
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| dc.date.accessioned |
2025-07-21T09:55:33Z |
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| dc.date.available |
2025-07-21T09:55:33Z |
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| dc.date.issued |
2025-07-21 |
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| dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/10900/168265 |
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| dc.identifier.uri |
http://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:21-dspace-1682656 |
de_DE |
| dc.identifier.uri |
http://dx.doi.org/10.15496/publikation-109592 |
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| dc.description.abstract |
Die durchgeführte Promotionsarbeit hat den Einfluss eines KI-basierten
Entrauschungsalgorithmus auf ULD-CT-Aufnahmen des pädiatrischen Thorax
untersucht und dabei das mögliche Potential eines solchen Algorithmus im
Nachbearbeitungsprozess von ULD-CT-Aufnahmen demonstriert und mit
herkömmlichen Bildrekonstruktionsalgorithmen aus der CT-Bildgebung, die
einen analytischen Ansatz besitzen und im heutigen klinischen Alltag etabliert
sind, verglichen. |
de_DE |
| dc.language.iso |
de |
de_DE |
| dc.publisher |
Universität Tübingen |
de_DE |
| dc.rights |
ubt-podno |
de_DE |
| dc.rights.uri |
http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=de |
de_DE |
| dc.rights.uri |
http://tobias-lib.uni-tuebingen.de/doku/lic_ohne_pod.php?la=en |
en |
| dc.subject.classification |
Computertomografie , Rekonstruktion , Deep Learning , Rauschunterdrückung , Bildqualität |
de_DE |
| dc.subject.ddc |
610 |
de_DE |
| dc.subject.other |
Ultra Low Dose CT |
de_DE |
| dc.subject.other |
AI Denoising |
de_DE |
| dc.title |
Künstliche Intelligenz in der Rekonstruktion von Computertomographien – Einfluss von Deep Learning Algorithmen auf die Bildqualität von Niedrigdosis-CT Untersuchungen bei Kindern und Jugendlichen |
de_DE |
| dc.type |
PhDThesis |
de_DE |
| dcterms.dateAccepted |
2025-07-01 |
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| utue.publikation.fachbereich |
Medizin |
de_DE |
| utue.publikation.fakultaet |
4 Medizinische Fakultät |
de_DE |
| utue.publikation.noppn |
yes |
de_DE |
