Verfügbarkeit: Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging

Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging:

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
1. Verfasser:	Denck, Jonas (VerfasserIn)
Format:	Abschlussarbeit Elektronisch E-Book
Sprache:	English
Veröffentlicht:	Erlangen ; Nürnberg Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 2022
Schlagworte:	Arbeitsablauf Deep learning Optimierung Kernspintomografie Maschinelles Lernen machine learning magnetic resonance imaging Hochschulschrift
Online-Zugang:	Volltext Volltext Volltext
Beschreibung:	1 Online-Ressource Illustrationen, Diagramme

Internformat

MARC


LEADER	00000nam a2200000zc 4500
001	BV048653050
003	DE-604
005	20241024
007	cr\|uuu---uuuuu
008	230117s2022 gw a\|\|\| om\|\|\| 00\|\|\| eng d
015			\|a 23,O02 \|2 dnb
016	7		\|a 127735846X \|2 DE-101
024	7		\|a urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751 \|2 urn
035			\|a (OCoLC)1362878804
035			\|a (DE-599)DNB127735846X
040			\|a DE-604 \|b ger \|e rda
041	0		\|8 3\p \|a eng
044			\|a gw \|c XA-DE-BY
049			\|a DE-384 \|a DE-473 \|a DE-703 \|a DE-1051 \|a DE-824 \|a DE-29 \|a DE-12 \|a DE-91 \|a DE-19 \|a DE-1049 \|a DE-92 \|a DE-739 \|a DE-898 \|a DE-355 \|a DE-706 \|a DE-20 \|a DE-1102 \|a DE-860 \|a DE-2174
084			\|8 1\p \|a 616.075 \|2 23ksdnb
084			\|8 2\p \|a 610 \|2 23sdnb
100	1		\|a Denck, Jonas \|0 (DE-588)1278358439 \|4 aut
245	1	0	\|a Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging \|c vorgelegt von Jonas Denck
246	1	3	\|a Workflow Verbesserungen in der Magnetresonanztomographie durch Maschinelles Lernen
264		1	\|a Erlangen ; Nürnberg \|b Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg \|c 2022
300			\|a 1 Online-Ressource \|b Illustrationen, Diagramme
336			\|b txt \|2 rdacontent
337			\|b c \|2 rdamedia
338			\|b cr \|2 rdacarrier
502			\|b Dissertation \|c Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg \|d 2022
583	1		\|a Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet \|5 DE-101 \|2 pdager
650	0	7	\|a Arbeitsablauf \|0 (DE-588)4124943-4 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Deep learning \|0 (DE-588)1135597375 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Optimierung \|0 (DE-588)4043664-0 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Kernspintomografie \|0 (DE-588)4120806-7 \|2 gnd \|9 rswk-swf
650	0	7	\|a Maschinelles Lernen \|0 (DE-588)4193754-5 \|2 gnd \|9 rswk-swf
653			\|a machine learning
653			\|a magnetic resonance imaging
655		7	\|0 (DE-588)4113937-9 \|a Hochschulschrift \|2 gnd-content
689	0	0	\|a Kernspintomografie \|0 (DE-588)4120806-7 \|D s
689	0	1	\|a Maschinelles Lernen \|0 (DE-588)4193754-5 \|D s
689	0	2	\|a Optimierung \|0 (DE-588)4043664-0 \|D s
689	0	3	\|a Arbeitsablauf \|0 (DE-588)4124943-4 \|D s
689	0	4	\|a Deep learning \|0 (DE-588)1135597375 \|D s
689	0		\|5 DE-604
856	4	0	\|u https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751 \|x Resolving-System \|z kostenfrei \|3 Volltext
856	4	0	\|u https://d-nb.info/127735846X/34 \|x Langzeitarchivierung Nationalbibliothek \|z kostenfrei \|3 Volltext
856	4	0	\|q application/pdf \|u https://open.fau.de/handle/openfau/21175 \|x Verlag \|z kostenfrei \|3 Volltext
883	0		\|8 1\p \|a emakn \|c 0,31961 \|d 20230107 \|q DE-101 \|u https://d-nb.info/provenance/plan#emakn
883	0		\|8 2\p \|a emasg \|c 0,96776 \|d 20230107 \|q DE-101 \|u https://d-nb.info/provenance/plan#emasg
883	1		\|8 3\p \|a npi \|d 20230106 \|q DE-101 \|u https://d-nb.info/provenance/plan#npi
912			\|a ebook
943	1		\|a oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034027796

Datensatz im Suchindex

_version_	1816446276459298816
adam_text
adam_txt
any_adam_object
any_adam_object_boolean
author	Denck, Jonas
author_GND	(DE-588)1278358439
author_facet	Denck, Jonas
author_role	aut
author_sort	Denck, Jonas
author_variant	j d jd
building	Verbundindex
bvnumber	BV048653050
collection	ebook
ctrlnum	(OCoLC)1362878804 (DE-599)DNB127735846X
format	Thesis Electronic eBook
fullrecord	<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><collection xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim"><record><leader>00000nam a2200000zc 4500</leader><controlfield tag="001">BV048653050</controlfield><controlfield tag="003">DE-604</controlfield><controlfield tag="005">20241024</controlfield><controlfield tag="007">cr\|uuu---uuuuu</controlfield><controlfield tag="008">230117s2022 gw a\|\|\| om\|\|\| 00\|\|\| eng d</controlfield><datafield tag="015" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">23,O02</subfield><subfield code="2">dnb</subfield></datafield><datafield tag="016" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">127735846X</subfield><subfield code="2">DE-101</subfield></datafield><datafield tag="024" ind1="7" ind2=" "><subfield code="a">urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751</subfield><subfield code="2">urn</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(OCoLC)1362878804</subfield></datafield><datafield tag="035" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">(DE-599)DNB127735846X</subfield></datafield><datafield tag="040" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-604</subfield><subfield code="b">ger</subfield><subfield code="e">rda</subfield></datafield><datafield tag="041" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">3\p</subfield><subfield code="a">eng</subfield></datafield><datafield tag="044" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">gw</subfield><subfield code="c">XA-DE-BY</subfield></datafield><datafield tag="049" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">DE-384</subfield><subfield code="a">DE-473</subfield><subfield code="a">DE-703</subfield><subfield code="a">DE-1051</subfield><subfield code="a">DE-824</subfield><subfield code="a">DE-29</subfield><subfield code="a">DE-12</subfield><subfield code="a">DE-91</subfield><subfield code="a">DE-19</subfield><subfield code="a">DE-1049</subfield><subfield code="a">DE-92</subfield><subfield code="a">DE-739</subfield><subfield code="a">DE-898</subfield><subfield code="a">DE-355</subfield><subfield code="a">DE-706</subfield><subfield code="a">DE-20</subfield><subfield code="a">DE-1102</subfield><subfield code="a">DE-860</subfield><subfield code="a">DE-2174</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">616.075</subfield><subfield code="2">23ksdnb</subfield></datafield><datafield tag="084" ind1=" " ind2=" "><subfield code="8">2\p</subfield><subfield code="a">610</subfield><subfield code="2">23sdnb</subfield></datafield><datafield tag="100" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Denck, Jonas</subfield><subfield code="0">(DE-588)1278358439</subfield><subfield code="4">aut</subfield></datafield><datafield tag="245" ind1="1" ind2="0"><subfield code="a">Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging</subfield><subfield code="c">vorgelegt von Jonas Denck</subfield></datafield><datafield tag="246" ind1="1" ind2="3"><subfield code="a">Workflow Verbesserungen in der Magnetresonanztomographie durch Maschinelles Lernen</subfield></datafield><datafield tag="264" ind1=" " ind2="1"><subfield code="a">Erlangen ; Nürnberg</subfield><subfield code="b">Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg</subfield><subfield code="c">2022</subfield></datafield><datafield tag="300" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">1 Online-Ressource</subfield><subfield code="b">Illustrationen, Diagramme</subfield></datafield><datafield tag="336" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">txt</subfield><subfield code="2">rdacontent</subfield></datafield><datafield tag="337" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">c</subfield><subfield code="2">rdamedia</subfield></datafield><datafield tag="338" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">cr</subfield><subfield code="2">rdacarrier</subfield></datafield><datafield tag="502" ind1=" " ind2=" "><subfield code="b">Dissertation</subfield><subfield code="c">Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg</subfield><subfield code="d">2022</subfield></datafield><datafield tag="583" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet</subfield><subfield code="5">DE-101</subfield><subfield code="2">pdager</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Arbeitsablauf</subfield><subfield code="0">(DE-588)4124943-4</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Deep learning</subfield><subfield code="0">(DE-588)1135597375</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Optimierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4043664-0</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Kernspintomografie</subfield><subfield code="0">(DE-588)4120806-7</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="650" ind1="0" ind2="7"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="2">gnd</subfield><subfield code="9">rswk-swf</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">machine learning</subfield></datafield><datafield tag="653" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">magnetic resonance imaging</subfield></datafield><datafield tag="655" ind1=" " ind2="7"><subfield code="0">(DE-588)4113937-9</subfield><subfield code="a">Hochschulschrift</subfield><subfield code="2">gnd-content</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="0"><subfield code="a">Kernspintomografie</subfield><subfield code="0">(DE-588)4120806-7</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="1"><subfield code="a">Maschinelles Lernen</subfield><subfield code="0">(DE-588)4193754-5</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="2"><subfield code="a">Optimierung</subfield><subfield code="0">(DE-588)4043664-0</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="3"><subfield code="a">Arbeitsablauf</subfield><subfield code="0">(DE-588)4124943-4</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2="4"><subfield code="a">Deep learning</subfield><subfield code="0">(DE-588)1135597375</subfield><subfield code="D">s</subfield></datafield><datafield tag="689" ind1="0" ind2=" "><subfield code="5">DE-604</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751</subfield><subfield code="x">Resolving-System</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="u">https://d-nb.info/127735846X/34</subfield><subfield code="x">Langzeitarchivierung Nationalbibliothek</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="856" ind1="4" ind2="0"><subfield code="q">application/pdf</subfield><subfield code="u">https://open.fau.de/handle/openfau/21175</subfield><subfield code="x">Verlag</subfield><subfield code="z">kostenfrei</subfield><subfield code="3">Volltext</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">1\p</subfield><subfield code="a">emakn</subfield><subfield code="c">0,31961</subfield><subfield code="d">20230107</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emakn</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="0" ind2=" "><subfield code="8">2\p</subfield><subfield code="a">emasg</subfield><subfield code="c">0,96776</subfield><subfield code="d">20230107</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#emasg</subfield></datafield><datafield tag="883" ind1="1" ind2=" "><subfield code="8">3\p</subfield><subfield code="a">npi</subfield><subfield code="d">20230106</subfield><subfield code="q">DE-101</subfield><subfield code="u">https://d-nb.info/provenance/plan#npi</subfield></datafield><datafield tag="912" ind1=" " ind2=" "><subfield code="a">ebook</subfield></datafield><datafield tag="943" ind1="1" ind2=" "><subfield code="a">oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034027796</subfield></datafield></record></collection>
genre	(DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content
genre_facet	Hochschulschrift
id	DE-604.BV048653050
illustrated	Illustrated
index_date	2024-07-03T21:20:23Z
indexdate	2024-11-22T17:56:00Z
institution	BVB
language	English
oai_aleph_id	oai:aleph.bib-bvb.de:BVB01-034027796
oclc_num	1362878804
open_access_boolean	1
owner	DE-384 DE-473 DE-BY-UBG DE-703 DE-1051 DE-824 DE-29 DE-12 DE-91 DE-BY-TUM DE-19 DE-BY-UBM DE-1049 DE-92 DE-739 DE-898 DE-BY-UBR DE-355 DE-BY-UBR DE-706 DE-20 DE-1102 DE-860 DE-2174
owner_facet	DE-384 DE-473 DE-BY-UBG DE-703 DE-1051 DE-824 DE-29 DE-12 DE-91 DE-BY-TUM DE-19 DE-BY-UBM DE-1049 DE-92 DE-739 DE-898 DE-BY-UBR DE-355 DE-BY-UBR DE-706 DE-20 DE-1102 DE-860 DE-2174
physical	1 Online-Ressource Illustrationen, Diagramme
psigel	ebook
publishDate	2022
publishDateSearch	2022
publishDateSort	2022
publisher	Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
record_format	marc
spelling	Denck, Jonas (DE-588)1278358439 aut Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging vorgelegt von Jonas Denck Workflow Verbesserungen in der Magnetresonanztomographie durch Maschinelles Lernen Erlangen ; Nürnberg Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 2022 1 Online-Ressource Illustrationen, Diagramme txt rdacontent c rdamedia cr rdacarrier Dissertation Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 2022 Archivierung/Langzeitarchivierung gewährleistet DE-101 pdager Arbeitsablauf (DE-588)4124943-4 gnd rswk-swf Deep learning (DE-588)1135597375 gnd rswk-swf Optimierung (DE-588)4043664-0 gnd rswk-swf Kernspintomografie (DE-588)4120806-7 gnd rswk-swf Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd rswk-swf machine learning magnetic resonance imaging (DE-588)4113937-9 Hochschulschrift gnd-content Kernspintomografie (DE-588)4120806-7 s Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 s Optimierung (DE-588)4043664-0 s Arbeitsablauf (DE-588)4124943-4 s Deep learning (DE-588)1135597375 s DE-604 https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751 Resolving-System kostenfrei Volltext https://d-nb.info/127735846X/34 Langzeitarchivierung Nationalbibliothek kostenfrei Volltext application/pdf https://open.fau.de/handle/openfau/21175 Verlag kostenfrei Volltext 1\p emakn 0,31961 20230107 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emakn 2\p emasg 0,96776 20230107 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#emasg 3\p npi 20230106 DE-101 https://d-nb.info/provenance/plan#npi
spellingShingle	Denck, Jonas Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging Arbeitsablauf (DE-588)4124943-4 gnd Deep learning (DE-588)1135597375 gnd Optimierung (DE-588)4043664-0 gnd Kernspintomografie (DE-588)4120806-7 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd
subject_GND	(DE-588)4124943-4 (DE-588)1135597375 (DE-588)4043664-0 (DE-588)4120806-7 (DE-588)4193754-5 (DE-588)4113937-9
title	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
title_alt	Workflow Verbesserungen in der Magnetresonanztomographie durch Maschinelles Lernen
title_auth	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
title_exact_search	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
title_exact_search_txtP	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
title_full	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging vorgelegt von Jonas Denck
title_fullStr	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging vorgelegt von Jonas Denck
title_full_unstemmed	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging vorgelegt von Jonas Denck
title_short	Machine Learning-based Workflow Enhancements in Magnetic Resonance Imaging
title_sort	machine learning based workflow enhancements in magnetic resonance imaging
topic	Arbeitsablauf (DE-588)4124943-4 gnd Deep learning (DE-588)1135597375 gnd Optimierung (DE-588)4043664-0 gnd Kernspintomografie (DE-588)4120806-7 gnd Maschinelles Lernen (DE-588)4193754-5 gnd
topic_facet	Arbeitsablauf Deep learning Optimierung Kernspintomografie Maschinelles Lernen Hochschulschrift
url	https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bvb:29-opus4-211751 https://d-nb.info/127735846X/34 https://open.fau.de/handle/openfau/21175
work_keys_str_mv	AT denckjonas machinelearningbasedworkflowenhancementsinmagneticresonanceimaging AT denckjonas workflowverbesserungenindermagnetresonanztomographiedurchmaschinelleslernen

Verfügbarkeit

Es ist kein Print-Exemplar vorhanden.

Fernleihe Bestellen Achtung: Nicht im THWS-Bestand! Volltext öffnen

MARC

Datensatz im Suchindex

Es ist kein Print-Exemplar vorhanden.

Ähnliche Einträge