Geri Dön

Performance evaluation of magnetic flux density based magnetic resonance electrical impedance tomography reconstruction algorithms

Manyetik akı yoğunluğu tabanlı manyetik rezonans elektriksel empedans tomografisi geriçatım algoritmalarının performans değerlendirmesi

  1. Tez No: 268524
  2. Yazar: GÖKHAN EKER
  3. Danışmanlar: PROF. DR. B. MURAT EYÜBOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2009
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 158

Özet

Manyetik Rezonans Elektrik Empedans Tomografisi (MREET), bir elektriksel iletkenlik dağılımı görüntüsünü manyetik akı yoğunluğu (B) ölçümlerine dayalı olarak geri çatmaktadır. Bir objeye dışarıdan akım uygulandığında bir manyetik akı yoğunluğu meydana gelmekte ve bu manyetik akı yoğunluğu Manyetik Rezonans Görüntüleme (MRG) tarayıcısıyla ölçülmektedir. Bir cismin içindeki iletkenlik dağılımı, ölçülen data ve dış kısımdan yapılan voltaj ölçümleri ile geri çatılabilmektedir. İki çeşit geriçatım algoritması bulunmaktadır. Birinci çeşit, iletkenlik dağılımını geri çatmak için akım yoğunluğu dağılımını kullanmaktadır. Bu çeşitte cisim, manyetik akı yoğunluğunun üç bileşenini ölçmek için MRG tarayıcısı içinde döndürülmektedir. Bu çeşit algoritmalara J-tabanlı geriçatım algoritmaları denir. İkinci çeşit geriçatım algoritmaları, manyetik akı yoğunluğunun MRG tarayıcısının ana manyetik alanı ile paralel olan bileşenini kullanır. Bu cismin döndürülmesi gereksinimini devre dışı bırakmaktadır. Bu çeşit algoritmalara B-tabanlı geriçatım algoritmaları denir. Bu çalışmada değişik araştırma gurupları tarafından önerilen dört B-tabanlı geriçatım algoritması incelenmiştir. Algoritmalar gürültüsüz ve gürültülü durum için değişik bilgisayar modelleriyle test edilmiştir. Gürültüsüz durumda algoritmalar başarıyla çalışmaktadır. Gürültülü durum için sistem SNR'ı 30, 20 ve 13 olarak kabul edilmiştir. Algoritmaların gürültülü durum performansları gürültüsüz durum performansları kadar başarılı değildir. İki algoritmada B'nin z bileşeninin (Bz) iki kez türevi kullanılmıştır. Bu algoritmalar gürültüye duyarlıdır. Bir algoritmanın bir kez türev kullanması, algoritmanın gürültüye karşı bağışıklık kazanmasını sağlamıştır. Diğer algoritma ise iletkenlik dağılımını geri çatmak için duyarlılık matrisi kullanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Magnetic Resonance Electrical Impedance Tomography (MREIT) reconstructs images of electrical conductivity distribution based on magnetic flux density (B) measurements. Magnetic flux density is generated by an externally applied current on the object and measured by a Magnetic Resonance Imaging (MRI) scanner. With the measured data and peripheral voltage measurements, the conductivity distribution of the object can be reconstructed. There are two types of reconstruction algorithms. First type uses current density distributions to reconstruct conductivity distribution. Object must be rotated in MRI scanner to measure three components of magnetic flux density. These types of algorithms are called J-based reconstruction algorithms. The second type of reconstruction algorithms uses only one component of magnetic flux density which is parallel to the main magnetic field of MRI scanner. This eliminates the need of subject rotation. These types of algorithms are called B-based reconstruction algorithms. In this study four of the B-based reconstruction algorithms, proposed by several research groups, are examined. The algorithms are tested by different computer models for noise-free and noisy data. For noise-free data, the algorithms work successfully. System SNR 30, 20 and 13 are used for noisy data. For noisy data the performance of algorithm is not as satisfactory as noise-free data. Twice differentiation of z component of B (Bz) is used for two of the algorithms. These algorithms are very sensitive to noise. One of the algorithms uses only one differentiation of Bz so it is immune to noise. The other algorithm uses sensitivity matrix to reconstruct conductivity distribution.

Benzer Tezler

  1. Performance evaluation of current density based magnetic resonance electrical impedance tomography reconstruction algorithms

    Akım yoğunluğu tabanlı manyetik rezonans elektriksel empedans tomografisi geriçatım algoritmalarının performans değerlendirmesi

    RASİM BOYACIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    BiyomühendislikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT EYÜBOĞLU

  2. Hoparlörlerin dinleme odalarındaki ses kalitesinin araştırılması

    Investigation of sound quality of loudspeakers in rooms

    KEREM BAŞARAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİT TEMEL BELEK

  3. Güç transformatörlerinin optimum tasarımına yönelik çalışmaların incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    LEVENT CAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURDAN GÜZELBEYOĞLU

  4. Kartlı aktif elektrik enerjisi sayaç sistemi

    Başlık çevirisi yok

    TURGAY ETÇİBAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. MEHMET KORÜREK

  5. İnce taneli minerallerin manyetik taşıyıcı metotlarla değerlendirilmesi

    The evaluation of fine sized minerals by magnetic carrier methods

    EBRU TUFAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Maden Mühendisliği ve MadencilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EMİNE İLKNUR CÖCEN