TY  - THES
A3  - Burger, Martin
AB  - Koronare Herzkrankheiten sind weltweit die häufigste Todesursache und nicht-invasive medizinische Bildgebungsverfahren wie Positronen-Emissions-Tomographie (PET) sind wichtig um bei der möglichst frühen Diagnose von Patienten zu helfen, die unter Atherosklerose leiden. Leider führt die Qualität der zur Blutflussuntersuchung genutzten dynamischen PET Daten basierend auf radioaktivem Wasser zu schwierigen Rekonstruktions- und Parameterschätzungsproblemen.Nicht-negative Matrix Faktorisierung (NMF) wird erfolgreich in vielen verschiedenen Bereichen als Datenanalysemethode angewandt. In dieser Arbeit werden wir die Anwendung von NMF auf dynamisches PET über passende Modelle motivieren und untersuchen die Ergebnisse verschiedener NMF Algorithmen anhand von dynamischen PET Messungen mit sehr schlechter Statistik.
AU  - Engbers, Ralf
DA  - 2018
KW  - Myokardialer Blutfluss
KW  - dynamisches PET
KW  - kinetische Modellierung
KW  - modellbasierte Rekonstruktion
KW  - nicht-negative Matrixfaktorisierung
KW  - Myocardial blood flow
KW  - dynamic PET
KW  - kinetic modeling
KW  - model-based reconstruction
KW  - non-negative matrix factorization
LA  - eng
PY  - 2018
TI  - Non-negative matrix factorization for dynamic positron emission tomography
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:6-36129686122
Y2  - 2024-11-22T01:30:38
ER  -