{"id":6594,"date":"2023-01-30T19:26:48","date_gmt":"2023-01-30T18:26:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.mt.rub.de\/?p=6594"},"modified":"2023-03-16T13:07:12","modified_gmt":"2023-03-16T12:07:12","slug":"deeph-fuer-schnelle-harmonische-ultraschallbildgebung-veroeffentlicht","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.mt.rub.de\/de\/deeph-fuer-schnelle-harmonische-ultraschallbildgebung-veroeffentlicht\/","title":{"rendered":"DeepH als neue harmonische US-Bildgebungsmethode ist auf der Frontseite der IEEE TUFFC"},"content":{"rendered":"

DeepH, eine neue Methode zur schnellen harmonischen Ultraschallbildgebung auf der Grundlage von Deep Learning, wurde in den IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control ver\u00f6ffentlicht und auf dem Titelblatt der M\u00e4rz-Ausgabe dargestellt.<\/p>\n

In unserem Artikel wird eine neue Signalverarbeitung vorgestellt, mit der sich qualitativ hochwertige klinische harmonische Ultraschallbilder erzeugen lassen, die schneller aufgenommen werden k\u00f6nnen.<\/p>\n

Die harmonische Bildgebung ist die derzeitige Standard-Bildgebungsmodalit\u00e4t f\u00fcr viele klinische Anwendungen der Ultraschallbildgebung. Die nichtlineare Schallausbreitung in Geweben erzeugt harmonische Frequenzen des urspr\u00fcnglich \u00fcbertragenen Schallimpulses. Dadurch lassen sich Bilder mit besserer r\u00e4umlicher Aufl\u00f6sung und h\u00f6herem 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.<\/p>\n

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. Au\u00dferdem wird das Rauschen unterdr\u00fcckt und die Bildwiederholrate erh\u00f6ht.<\/p>\n

Den vollst\u00e4ndigen Artikel \u00fcber DeepH f\u00fcr schnelle harmonische Bildgebung finden Sie unter DOI: 10.1109\/TUFFC.2023.3234230<\/a><\/p>\n

Fouad, M., Abd-El-Ghany, M., Schmitz G.: „A Single-Shot Harmonic Imaging Approach Utilizing Deep Learning for Medical Ultrasound“<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

DeepH, eine neue Methode zur schnellen harmonischen Ultraschallbildgebung, wurde in den IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control ver\u00f6ffentlicht.<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":6655,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-6594","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-uncategorized"],"acf":[],"yoast_head":"\nDeepH als neue harmonische US-Bildgebungsmethode ist auf der Frontseite der IEEE TUFFC<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Die neue harmonische Ultraschall-Bildgebungsmethode DeepH wurde in den IEEE Transactions on Ultrasonics, Ferroelectrics, and Frequency Control ver\u00f6ffentlicht.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, 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