mycoreobjectrosdok_disshab_0000003588rosdok_disshab_0000003588rosdokdisshabrosdok_derivate_00002282442026-07-20T15:56:31.997Z2026-07-20T15:35:23.040ZMCRJANITOReditorFGpublished1rosdok_derivate_0000228244truetruederivate_types:fulltextVolltextfulltextwf_edit_epub wf_register_epubstate:publishedstate:publishedveröffentlichtpublishedrosdok_id00005666197962058XOau2026-07-202026-07-20T15:45:52ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.14-SNAPSHOT [SCM: "" "" ""] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische RelevanzDie vorliegende Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Optimierung der kardialen Magnetresonanztomographie (CMR) in drei zentralen Bereichen: der Validierung einer beschleunigten Bildaufnahme, der Entwicklung eines automatisierten Segmentierungsverfahrens sowie der Analyse der Reproduzierbarkeit und diagnostischen Relevanz von Radiomics-Features.MathiasManzke1980 -VerfasserInaut14118533500009-0000-8464-6287Felix GabrielMeinelAkademischeR BetreuerIndgs10118013100000-0002-3201-1033GeorgFüllen1967 -AkademischeR BetreuerIndgs1406260850000-0002-4994-9829Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und AlternsforschungMatthiasMay1982 -AkademischeR BetreuerIndgs10263793770000-0002-2540-850XUniversitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut38329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg1029510660Universitätsmedizin Rostock01.01.2012 -Grad-verleihende Institutiondgghttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-810.18453/rosdok_id00005666004 Informatik530 Physik610 Medizin, GesundheitUniversitätsmedizinalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)deen1 Online-Ressource (verschiedene Seitenzählungen)202503.04.2025Universität RostockRostockmonographic20252026Universitätsbibliothek RostockRostock2026Universitätsbibliothek Rostockhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666Enthält ZeitschriftenartikelZeitschriftennachweis: Klemenz AC, Reichardt L, Gorodezky M, Manzke M, Zhu X, Dalmer A, Lorbeer R, Lang CI, Weber MA, Meinel FG. Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging. Radiol Cardiothorac Imaging. 2024 Dec;6(6):e230419. doi: 10.1148/ryct.230419. PMID: 39540821; PMCID: PMC11683685 ; Manzke M, Iseke S, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Meinel FG. Development and performance evaluation of fully automated deep learning-based models for myocardial segmentation on T1 mapping MRI data. Sci Rep. 2024 Aug 14;14(1):18895. doi: 10.1038/s41598-024-69529-7. PMID: 39143126; PMCID: PMC11324648 ; Manzke M, Laqua FC, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Baeßler B, Meinel FG. Repeatability of radiomic features in myocardial T1 and T2 mapping. Eur Radiol. 2025 Mar;35(3):1570-1582. doi: 10.1007/s00330-024-11337-8. Epub 2025 Jan 15. PMID: 39812663; PMCID: PMC11835920Felix Meinel (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie) ; Georg Füllen (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung) ; Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut)[{"name":"Meinel, Felix","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie"},{"name":"Füllen, Georg","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung"},{"name":"May, Matthias","affil":"Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut"}]Dissertation, Universität Rostock, 2025, Kumulative DissertationHerz-Magnetresonanztomographievorgelegt von Mathias ManzkeMeinel, FelixUniversitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und NeuroradiologieFüllen, GeorgUniversitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und AlternsforschungMay, MatthiasUniversitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institutdoctype:epubdoctype:epubDokumenttypDocument typedoctype:epub.dissertationdoctype:epub.dissertationDissertationdoctoral thesisdiniPublType:doctoralThesis diniPublType2022:PhDThesis XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisdocumentnatureOfContent:ppn_105825778natureOfContent:ppn_105825778HochschulschriftdiniPublType2022:DoctoralThesisdiniPublType2022:DoctoralThesisDissertation oder HabilitationDoctoral thesisDRIVERdiniPublType2022:PhDThesisdiniPublType2022:PhDThesisDissertationPhD thesisKDSF (Pu34)XMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralXMetaDissPlusThesisLevel:thesis.doctoralDoktorarbeitdoctoral thesisSDNB:004SDNB:004004 Informatik004 Data processing Computer sciencesSDNB:530SDNB:530530 Physik530 PhysicsSDNB:610SDNB:610610 Medizin, Gesundheit610 Medical sciences Medicineinstitution:unirostockinstitution:unirostockUniversität RostockUniversity of RostockUniversität RostockUniversität RostockUni.Rostockhttp://d-nb.info/gnd/38329-6institution:unirostock.umrinstitution:unirostock.umrUniversitätsmedizinUniversity MedicineUniversität Rostock. UniversitätsmedizinUniversitätsmedizinUni.Rostock.Fakultaet.MEDhttp://d-nb.info/gnd/1029510660licenseinfo:worklicenseinfo:workWerkworklicenseinfo:work.rightsreservedlicenseinfo:work.rightsreservedalle Rechte vorbehaltenall rights reserved/creativecommons/r/reserved/0.9/88x31.png[DE-28]Urheberrechtsschutz 1.0$gRights Statements$uhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/http://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/licenseinfo:depositlicenseinfo:depositVeröffentlichungsgenehmigungpermission to storelicenseinfo:deposit.rightsgrantedlicenseinfo:deposit.rightsgrantedNutzungsrechte erteiltrights grantedlicenseinfo:metadatalicenseinfo:metadataLizenzen für Metadatenlicenseinfo:metadata.cc0licenseinfo:metadata.cc0Lizenz Metadaten: CC0license metadata: CC0/creativecommons/p/zero/1.0/88x31.pnghttps://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/accesscondition:openaccessaccesscondition:openaccessfrei zugänglich (Open Access)open accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2OAfreeinfo:eu-repo/semantics/openAccess[DE-28]Open Access$gControlled Vocabulary for Access Rights$uhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2rfc5646:derfc5646:deDeutschGermangerdeurfc5646:enrfc5646:enEnglischEnglishengengInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische RelevanzInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische Relevanzgnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850Xgnd:38329-6gnd:1029510660gnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850Xgnd:38329-6gnd:1029510660rosdok_disshab_0000003588-d2374620e53gnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287Mathias ManzkeMathias Manzkerosdok_disshab_0000003588-d2374620e69gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033Felix Gabriel MeinelFelix Gabriel Meinelrosdok_disshab_0000003588-d2374620e83gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829Georg FüllenGeorg Füllenrosdok_disshab_0000003588-d2374620e100gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850XMatthias MayMatthias Mayrosdok_disshab_0000003588-d2374620e118gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000003588-d2374620e131gnd:1029510660Universitätsmedizin RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeFelix Gabriel MeinelGeorg FüllenMatthias MayUniversität RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeFelix Gabriel MeinelGeorg FüllenMatthias MayUniversität RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-810.18453/rosdok_id00005666Die vorliegende Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Optimierung der kardialen Magnetresonanztomographie (CMR) in drei zentralen Bereichen: der Validierung einer beschleunigten Bildaufnahme, der Entwicklung eines automatisierten Segmentierungsverfahrens sowie der Analyse der Reproduzierbarkeit und diagnostischen Relevanz von Radiomics-Features.20252025Enthält ZeitschriftenartikelZeitschriftennachweis: Klemenz AC, Reichardt L, Gorodezky M, Manzke M, Zhu X, Dalmer A, Lorbeer R, Lang CI, Weber MA, Meinel FG. Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging. Radiol Cardiothorac Imaging. 2024 Dec;6(6):e230419. doi: 10.1148/ryct.230419. PMID: 39540821; PMCID: PMC11683685 ; Manzke M, Iseke S, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Meinel FG. Development and performance evaluation of fully automated deep learning-based models for myocardial segmentation on T1 mapping MRI data. Sci Rep. 2024 Aug 14;14(1):18895. doi: 10.1038/s41598-024-69529-7. PMID: 39143126; PMCID: PMC11324648 ; Manzke M, Laqua FC, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Baeßler B, Meinel FG. Repeatability of radiomic features in myocardial T1 and T2 mapping. Eur Radiol. 2025 Mar;35(3):1570-1582. doi: 10.1007/s00330-024-11337-8. Epub 2025 Jan 15. PMID: 39812663; PMCID: PMC11835920Felix Meinel (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie) ; Georg Füllen (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung) ; Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut)[{"name":"Meinel, Felix","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie"},{"name":"Füllen, Georg","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung"},{"name":"May, Matthias","affil":"Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut"}]Dissertation, Universität Rostock, 2025, Kumulative DissertationHerz-Magnetresonanztomographievorgelegt von Mathias Manzkeepub.dissertation1 Manzke_Dissertation_2026.pdf 11335472 261558d9a230abebfc29778ad3c495bf rosdok_id00005666197962058XOau2026-07-202026-07-20T15:45:52ZrdaConverted from PICA to MODS using Pica2MODS XSLT Transformer 2.14-SNAPSHOT [SCM: "" "" ""] with mode 'DEFAULT'.DissertationHochschulschriftInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische RelevanzDie vorliegende Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Optimierung der kardialen Magnetresonanztomographie (CMR) in drei zentralen Bereichen: der Validierung einer beschleunigten Bildaufnahme, der Entwicklung eines automatisierten Segmentierungsverfahrens sowie der Analyse der Reproduzierbarkeit und diagnostischen Relevanz von Radiomics-Features.MathiasManzke1980 -VerfasserInaut14118533500009-0000-8464-6287Felix GabrielMeinelAkademischeR BetreuerIndgs10118013100000-0002-3201-1033GeorgFüllen1967 -AkademischeR BetreuerIndgs1406260850000-0002-4994-9829Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und AlternsforschungMatthiasMay1982 -AkademischeR BetreuerIndgs10263793770000-0002-2540-850XUniversitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut38329-6Universität Rostock1419 - 19761990 -Grad-verleihende Institutiondgg1029510660Universitätsmedizin Rostock01.01.2012 -Grad-verleihende Institutiondgghttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-810.18453/rosdok_id00005666004 Informatik530 Physik610 Medizin, GesundheitUniversitätsmedizinalle Rechte vorbehaltenNutzungsrechte erteiltLizenz Metadaten: CC0frei zugänglich (Open Access)deen1 Online-Ressource (verschiedene Seitenzählungen)202503.04.2025Universität RostockRostockmonographic20252026Universitätsbibliothek RostockRostock2026Universitätsbibliothek Rostockhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666Enthält ZeitschriftenartikelZeitschriftennachweis: Klemenz AC, Reichardt L, Gorodezky M, Manzke M, Zhu X, Dalmer A, Lorbeer R, Lang CI, Weber MA, Meinel FG. Accelerated Cardiac MRI with Deep Learning-based Image Reconstruction for Cine Imaging. Radiol Cardiothorac Imaging. 2024 Dec;6(6):e230419. doi: 10.1148/ryct.230419. PMID: 39540821; PMCID: PMC11683685 ; Manzke M, Iseke S, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Meinel FG. Development and performance evaluation of fully automated deep learning-based models for myocardial segmentation on T1 mapping MRI data. Sci Rep. 2024 Aug 14;14(1):18895. doi: 10.1038/s41598-024-69529-7. PMID: 39143126; PMCID: PMC11324648 ; Manzke M, Laqua FC, Böttcher B, Klemenz AC, Weber MA, Baeßler B, Meinel FG. Repeatability of radiomic features in myocardial T1 and T2 mapping. Eur Radiol. 2025 Mar;35(3):1570-1582. doi: 10.1007/s00330-024-11337-8. Epub 2025 Jan 15. PMID: 39812663; PMCID: PMC11835920Felix Meinel (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie) ; Georg Füllen (Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung) ; Matthias May (Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut)[{"name":"Meinel, Felix","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie"},{"name":"Füllen, Georg","affil":"Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung"},{"name":"May, Matthias","affil":"Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut"}]Dissertation, Universität Rostock, 2025, Kumulative DissertationHerz-Magnetresonanztomographievorgelegt von Mathias Manzke Meinel, Felix Universitätsmedizin Rostock, Institut für Diagnostische und Interventionelle Radiologie, Kinder- und Neuroradiologie Füllen, Georg Universitätsmedizin Rostock, Institut für Biostatistik und Informatik in Medizin und Alternsforschung May, Matthias Universitätsklinikum Erlangen, Radiologisches Institut 2026-07-20T15:35:23.040Z 2026-07-20T15:56:31.997Z 2026-07-30T15:56:32.010Z editorFG {"identifier":"rosdok/id00005666","type":"local_id","additional":"","service":"MCRLocalID","created":"2026-07-20T15:35:23.071Z"} {"identifier":"urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-8","type":"dnbUrn","additional":"","service":"RosDokURN","created":"2026-07-20T15:35:23.077Z"} {"identifier":"https://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666","type":"purl","additional":"","service":"RosDokPURL","created":"2026-07-20T15:35:23.080Z","registrationStarted":"2026-07-20T15:56:30.729Z"} {"identifier":"10.18453/rosdok_id00005666","type":"doi","additional":"","service":"RosDokDOI","created":"2026-07-20T15:35:23.083Z","registrationStarted":"2026-07-20T15:56:30.438Z","registered":"2026-07-20T15:56:31.994Z"} MCRJANITORfulltextfile/rosdok_disshab_0000003588/rosdok_derivate_0000228244/Manzke_Dissertation_2026.pdfInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische RelevanzInnovative quantitative Analyseverfahren in der Herz-MRTEntwicklung, Validierung und diagnostische Relevanzgnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850Xgnd:38329-6gnd:1029510660gnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850Xgnd:38329-6gnd:1029510660rosdok_disshab_0000003588-d2374620e53gnd:1411853350orcid:0009-0000-8464-6287Mathias ManzkeMathias Manzkerosdok_disshab_0000003588-d2374620e69gnd:1011801310orcid:0000-0002-3201-1033Felix Gabriel MeinelFelix Gabriel Meinelrosdok_disshab_0000003588-d2374620e83gnd:140626085orcid:0000-0002-4994-9829Georg FüllenGeorg Füllenrosdok_disshab_0000003588-d2374620e100gnd:1026379377orcid:0000-0002-2540-850XMatthias MayMatthias Mayrosdok_disshab_0000003588-d2374620e118gnd:38329-6Universität RostockUniversität Rostockrosdok_disshab_0000003588-d2374620e131gnd:1029510660Universitätsmedizin RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeFelix Gabriel MeinelGeorg FüllenMatthias MayUniversität RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeFelix Gabriel MeinelGeorg FüllenMatthias MayUniversität RostockUniversitätsmedizin RostockMathias ManzkeRostockUniversität Rostockepub.dissertationhttps://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00005666urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00005666-810.18453/rosdok_id00005666Die vorliegende Arbeit analysiert den Einsatz von KI zur Optimierung der kardialen Magnetresonanztomographie (CMR) in drei zentralen Bereichen: der Validierung einer beschleunigten Bildaufnahme, der Entwicklung eines automatisierten Segmentierungsverfahrens sowie der Analyse der Reproduzierbarkeit und diagnostischen Relevanz von Radiomics-Features.20252025Enthält ZeitschriftenartikelZeitschriftennachweis: Klemenz AC, Reichardt L, Gorodezky M, Manzke M, Zhu X, Dalmer A, Lorbeer R, Lang CI, Weber MA, Meinel FG. 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