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Universitätsbibliothek Heidelberg
Status: Bibliographieeintrag

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 Online-Ressource
Verfasst von:Gröhl, Janek [VerfasserIn]   i
 Schellenberg, Melanie [VerfasserIn]   i
 Dreher, Kris [VerfasserIn]   i
 Maier-Hein, Lena [VerfasserIn]   i
Titel:Deep learning for biomedical photoacoustic imaging
Titelzusatz:a review
Verf.angabe:Janek Gröhl, Melanie Schellenberg, Kris Dreher, Lena Maier-Hein
E-Jahr:2021
Jahr:2 February 2021
Umfang:15 S.
Fussnoten:Gesehen am 28.07.2021
Titel Quelle:Enthalten in: Photoacoustics
Ort Quelle:Amsterdam [u.a.] : Elsevier, 2013
Jahr Quelle:2021
Band/Heft Quelle:22(2021) vom: Juni, Artikel-ID 100241, Seite 1-15
ISSN Quelle:2213-5979
Abstract:Photoacoustic imaging (PAI) is a promising emerging imaging modality that enables spatially resolved imaging of optical tissue properties up to several centimeters deep in tissue, creating the potential for numerous exciting clinical applications. However, extraction of relevant tissue parameters from the raw data requires the solving of inverse image reconstruction problems, which have proven extremely difficult to solve. The application of deep learning methods has recently exploded in popularity, leading to impressive successes in the context of medical imaging and also finding first use in the field of PAI. Deep learning methods possess unique advantages that can facilitate the clinical translation of PAI, such as extremely fast computation times and the fact that they can be adapted to any given problem. In this review, we examine the current state of the art regarding deep learning in PAI and identify potential directions of research that will help to reach the goal of clinical applicability.
DOI:doi:10.1016/j.pacs.2021.100241
URL:Bitte beachten Sie: Dies ist ein Bibliographieeintrag. Ein Volltextzugriff für Mitglieder der Universität besteht hier nur, falls für die entsprechende Zeitschrift/den entsprechenden Sammelband ein Abonnement besteht oder es sich um einen OpenAccess-Titel handelt.

Volltext: https://doi.org/10.1016/j.pacs.2021.100241
 Volltext: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2213597921000033
 DOI: https://doi.org/10.1016/j.pacs.2021.100241
Datenträger:Online-Ressource
Sprache:eng
Sach-SW:Deep learning
 Image reconstruction
 Optoacoustic imaging
 Photoacoustic imaging
 Photoacoustic tomography
 Signal quantification
K10plus-PPN:1764780000
Verknüpfungen:→ Zeitschrift

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