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Grundlegende Einführung in fortgeschrittene MRT und Analysetechniken für Neuro-Anwendungen
Basic Introduction to Advanced MRI and Analysis Techniques for Neuro-Applications

Lehrveranstaltung 0000004627 im SS 2020

Basisdaten

LV-Art Vorlesung
Umfang 2 SWS
betreuende Organisation Professur für Neuroradiologie (Prof. Zimmer)
Dozent(inn)en Carl-Robert Ganter
Dimitrios Karampinos
Christine Preibisch
Franz Schilling
Afra Wohlschläger
Termine Mi, 16:00–17:30

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Lehrveranstaltungen sind neben Prüfungen Bausteine von Modulen. Beachten Sie daher, dass Sie Informationen zu den Lehrinhalten und insbesondere zu Prüfungs- und Studienleistungen in der Regel nur auf Modulebene erhalten können (siehe Abschnitt "Zuordnung zu Modulen" oben).

ergänzende Hinweise Ausgehend von einer Zusammenfassung der wichtigsten Grundlagen hinsichtlich Magnetresonanz-Signalerzeugung und Bildgebung, behandelt die Vorlesung eine Reihe fortgeschrittener (quantitativer) Magnetresonanztomographischer (MRT) und spektroskopischer (MRS) Verfahren sowie anspruchsvolle Kalibrations- und Analyseansätze. Primäres Ziel ist es einen breiten Überblick über eine Reihe von Methoden zu geben und den Teilnehmern gute Grundkenntnisse zu vermitteln hinsichtlich relevanter struktureller, physiologischer und metabolischer Parameter, die mittels MRT und MRS erhalten werden können, und wie diese mit geeigneten Analysemethoden optimal für neurowissenschaftliche und klinische Studien genutzt werden können. Der Kurs zielt primär auf ein konzeptionelles Verständnis der wichtigsten Prinzipien und stellt relevante neurowissenschaftliche und klinische Anwendungen vor. Die Teilnehmer sollen in die Lage versetzt werden geeignete Anwendungen zu identifizieren und technische Limitationen zu erkennen. Die vorgestellten Methoden umfassen quantitative Relaxometrie, diffusionsgewichtete und Diffusiontensor-Bildgebung, qualitative und quantitative Oxygenierungssensitive Bildgebung (BOLD), Fluss und Perfusionsbildgebung sowie metabolische Bildgebung mittels MR Spektroskopie. Die Vorstellung fortgeschrittener Analysemethoden zielt ebenfalls primär auf ein grundlegendes Verständnis anspruchsvoller Techniken zur Untersuchung struktureller und funktioneller Konnektivität unter Verwendung Graph-basierter Methoden, funktioneller Parzellierung sowie effektiver und dynamischer funktioneller Konnektivität. Hierzu werden ebenfalls praktische Anwendungsbeispiele unter Verwendung von Open-Source Software-Paketen zur Analyse von humanen Hirndaten gegeben.
Links E-Learning-Kurs (z. B. Moodle)
TUMonline-Eintrag

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