Grundlegende Einführung in konventionelle MRT und Analysetechniken für Neuro-Anwendungen
Introduction to Basic Magnetic Resonance Imaging and Analysis Methods for Neuro-Applications
Lehrveranstaltung 0000004013 im WS 2023/4
Basisdaten
LV-Art | Vorlesung |
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Umfang | 2 SWS |
betreuende Organisation | Professur für Neuroradiologie (Prof. Zimmer) |
Dozent(inn)en |
Carl-Robert Ganter Jens Göttler Dennis Hedderich Christine Preibisch Afra Wohlschläger |
Termine |
Mi, 16:00–17:30, online sowie 1 einzelner oder verschobener Termin |
Zuordnung zu Modulen
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ME701: Grundlegende Einführung in konventionelle MRT und Analysetechniken für Neuro-Anwendungen / A Basic Introduction to Conventional MRI and Analysis Techniques for Neuro-Applications
Dieses Modul ist in den folgenden Katalogen enthalten:- Allgemeiner Katalog der nichtphysikalischen Wahlfächer
weitere Informationen
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ergänzende Hinweise | Ausgehend von den Grundlagen des Elektromagnetismus werden elementare Spin-Physik und Relaxationsmechanismen erläutert. Besonderes Augenmerk wird auf ein vertieftes Verständnis der grundlegenden Magnetresonanz (MR)-Experimente, nämlich des Gradienten-Echos und des Spin-Echos, gelegt, da es die Grundlage für das Verständnis von Pulssequenzen und der MR-Bildgebung bildet. Darauf aufbauend werden die gängigsten Pulssequenzen und Bildkontraste für neuroradiologische und neurowissenschaftliche Anwendungen vorgestellt und anhand von Anwendungsbeispielen veranschaulicht. Um die Teilnehmer darauf vorzubereiten, MR-Untersuchungen zu interpretieren und mögliche Bildartefakten zu erkennen, werden die Entstehung und das Erscheinungsbild von Artefakten einschließlich der Mittel zu ihrer Vermeidung erläutert. Schließlich behandelt der Kurs die Grundlagen der funktionellen MRT auf der Grundlage des BOLD (blood oxygenation level dependent) Effekts, wie er für präoperative funktionelle Hirnkartierungen und neurowissenschaftliche Anwendungen verwendet wird, einschließlich grundlegender Bildverarbeitungs- und Analysetechniken. |
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Links |
E-Learning-Kurs (z. B. Moodle) TUMonline-Eintrag |