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@ARTICLE{Westfechtel:1012825,
      author       = {Westfechtel, Simon and Kußmann, Kristoffer and Aßmann,
                      Cederic and Huppertz, Marc Sebastian and Siepmann, Robert M.
                      and Lemainque, Teresa and Winter, Rahel Vera and Barabasch,
                      Alexandra and Kuhl, Christiane and Truhn, Daniel and
                      Nebelung, Sven},
      title        = {{AI} in motion: the impact of data augmentation strategies
                      on mitigating {MRI} motion artifacts},
      journal      = {European radiology},
      issn         = {1613-3749},
      address      = {Berlin ; Heidelberg},
      publisher    = {Springer},
      reportid     = {RWTH-2025-05196},
      pages        = {[1]-14},
      year         = {2025},
      note         = {Published: 17 May 2025},
      cin          = {532010-2 ; 936210},
      ddc          = {610},
      cid          = {$I:(DE-82)532010-2_20140620$},
      pnm          = {OAPKF - Open-Access-Publikation mit Unterstützung der RWTH
                      Aachen University (021000-OAPKF) / DFG project
                      G:(GEPRIS)517243167 - Computergestützte
                      Funktionalitätsbewertung von Gelenkknorpel auf der Basis
                      von Magnet-Resonanz-Tomographie-Bilddaten (517243167) / BMBF
                      031L0312A - CompLS - Runde 5 - Verbundprojekt: TRANSFORM
                      LIVER - Weiterentwicklung von Vision Transformern zur
                      Entdeckung von Biomarkern bei Lebererkrankungen -
                      Teilprojekt A (031L0312A) / BMBF 01KD2215B - Verbund SWAG -
                      SchWArmlernen und Generative Modelle zur Synthese und
                      Nutzbarmachung hochqualitativer Daten in der Krebsmedizin -
                      Standort Universitätsklinikum Aachen (01KD2215B) / DFG
                      project G:(GEPRIS)515639690 - Radiomische Analyse von
                      multiparametrischer Brust-MRT für eine verbesserte
                      Brustkrebsdiagnose - eine multi-institutionelle Auswertung
                      (515639690) / ODELIA - Open Consortium for Decentralized
                      Medical Artificial Intelligence (101057091)},
      pid          = {G:(DE-82)021000-OAPKF / G:(GEPRIS)517243167 /
                      G:(BMBF)031L0312A / G:(BMBF)01KD2215B / G:(GEPRIS)515639690
                      / G:(EU-Grant)101057091},
      typ          = {PUB:(DE-HGF)16},
      UT           = {WOS:001489954100001},
      pubmed       = {pmid:40381000},
      doi          = {10.1007/s00330-025-11670-6},
      url          = {https://publications.rwth-aachen.de/record/1012825},
}