Für die Bearbeitung der Klausur sind folgende Hilfsmittel zugelassen:

• zwei zweiseitig beschriebene DIN A4 Blätter mit selbst zusammengestelltem Hilfsmaterial
• Taschenrechner
• Wörterbücher

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In unserem Artikel wird eine neue Signalverarbeitung vorgestellt, mit der sich qualitativ hochwertige klinische harmonische Ultraschallbilder erzeugen lassen, die schneller aufgenommen werden können.

Die harmonische Bildgebung ist die derzeitige Standard-Bildgebungsmodalität für viele klinische Anwendungen der Ultraschallbildgebung. Die nichtlineare Schallausbreitung in Geweben erzeugt harmonische Frequenzen des ursprünglich übertragenen Schallimpulses. Dadurch lassen sich Bilder mit besserer räumlicher Auflösung und höherem Kontrast aufnehmen. Zur Erzeugung eines harmonischen Bildes ist jedoch eine Folge von mehreren Aufnahmen erforderlich. Dadurch sinkt die Bildrate und die Bilder reagieren empfindlich auf Patientenbewegungen.

In unserem Artikel zeigen wir, dass das tiefe neuronale Netz DeepH eine Aufnahme eines Ultraschallbildes zu einem harmonischen Bild verarbeiten kann. Die Detailgenauigkeit des Bildes ist vergleichbar mit dem harmonischen Originalbild. Außerdem wird das Rauschen unterdrückt und die Bildwiederholrate erhöht.

Den vollständigen Artikel über DeepH für schnelle harmonische Bildgebung finden Sie unter DOI: 10.1109/TUFFC.2023.3234230

Fouad, M., Abd-El-Ghany, M., Schmitz G.: „A Single-Shot Harmonic Imaging Approach Utilizing Deep Learning for Medical Ultrasound“

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Auf dem IEEE International Ultrasonics Symposium 2022 wurde erstmals ein Wettbewerb für neuartige hochauflösende Ultraschallmethoden der Ultraschall-Lokalisationsmikroskopie ausgeschrieben. Die Ultraschall-Lokalisierungsmikroskopie wurde erstmals 2011 gleichzeitig von uns und der Gruppe von Michael Tanter aus Paris veröffentlicht. Bei dieser Methode werden gasgefüllte Mikrobläschen, die als handelsübliches Ultraschallkontrastmittel injiziert werden, mit hoher Genauigkeit im Gefäßsystem des Körpers lokalisiert und verfolgt. Auf diese Weise erhält man Bilder der Mikrogefäße, die weit unter der herkömmlichen Auflösungsgrenze der Ultraschallbildgebung von einer halben Wellenlänge liegen. Die Algorithmen werden kontinuierlich weiterentwickelt und in ersten klinischen Studien im Rahmen zweier DFG-Projekte zur Brustkrebsdiagnostik und zur Bildgebung der Mikrogefäße der Niere in Kooperation mit der Arbeitsgruppe von Fabian Kiessling am Universitätsklinikum der RWTH Aachen eingesetzt.

Der Ultra-SR diente dazu, die Genauigkeit der Algorithmen zur Lokalisierung und Verfolgung von Mikroblasen anhand von Videosequenzen mit Testdatensätzen zu überprüfen.

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