Künstliche Intelligenz in der Rekonstruktion von Computertomographien – Einfluss von Deep Learning Algorithmen auf die Bildqualität von Niedrigdosis-CT Untersuchungen bei Kindern und Jugendlichen

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dc.contributor.advisor Tsiflikas, Ilias (PD Dr.)
dc.contributor.author Schmid, Ulrich Gereon
dc.date.accessioned 2025-07-21T09:55:33Z
dc.date.available 2025-07-21T09:55:33Z
dc.date.issued 2025-07-21
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10900/168265
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
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
utue.publikation.fachbereich Medizin de_DE
utue.publikation.fakultaet 4 Medizinische Fakultät de_DE
utue.publikation.noppn yes de_DE

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