Compressive sensing methods for multi-contrast magnetic resonance imaging
Manyetik rezonans görüntüleme için sıkıştırılmış algılama yöntemleri
- Tez No: 474889
- Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL, YRD. DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 138
Özet
Sıkıştırılmış Algılama (SA) daha az ölçüm kullanılarak seyrek bir sinyalin isabetli bir şekilde gerikazanmak için kullanılan bir sinyal işleme tekniğidir. Bu çalışma SA'nın MRGye uygulanışını incelemektedir. Bu çalışmada, öncelikle, SA MRG için bir optimizasyon çatısı sunulmaktadır. Metot, genişletilmiş Lagrange tabanlı bir metot olan yön değiştiren çarpanlar yöntemine (YDÇY) dayanmaktadır. Bu çatı, hedef fonksiyonları olarak görüntünün büyüklüğü üzerinde toplam değişinti ve l1-norm fonksiyonlarının lineer kombinasyonunu içeren bir kısıtlı bir optimizasyon problemini çözmek için kullanılmıştır. Ardından, bu çatının MRG için her yinelemede iki FFT işlemi ile çözülmesine olanak sağlayan hızlı uygulaması geliştirilmiştir. İkinci olarak, seyreklikten daha çok yararlanmak için, çoklu-kontrast MRG için bir ortak geri-kazanım metodu sunulmaktadır. Bu metot hedef fonksiyonu olarak konveks olmayan grup-lp-seyrekliği fonksiyonunun yanı-sıra ortak toplam değişinti fonksiyonunu kullanmaktadır. Son olarak, seyreklik dönüşümü ile birlikte görüntünün bulunmasına olanak sağlayan bir ortak sözlük öğrenimi tabanlı metot sunulmuştur. Yöntem tarafından bulunan seyreklik dönüşümü, bütün kontrast görüntüler üzerinde grup seyrek temsili sağlamaktadır. Bütün önerilen yöntemler literatürdeki önceki yöntemlerle hem deneysel hem de benzetim veri kümeleri kullanılarak nicelik ve kalite açılarından kıyaslanmıştır. Tekli kontrast için YDÇY'nin etkililiği diğer tekli kontrast yöntemler üzerinden gösterilmiştir. Daha sonra, ortak geri-kazanımın avantajları tartışılmış ve gösterilmiştir. Sözlük öğrenimi tabanlı yöntem yüksek işlem gücü gerektirse de, bu yöntemin görüntü kalitesi açısından avantajları gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Compressive sensing (CS) is a signal processing tool that allows reconstruction of sparse signals from highly undersampled data. This study investigates application of CS to magnetic resonance imaging (MRI). In this study, first, an optimization framework for single contrast CS MRI is presented. The method relies on an augmented Lagrangian based method, specifically alternating direction method of multipliers (ADMM). The ADMM framework is used to solve a constrained optimization problem with an objective function consisting of a linear combination of the total variation on the magnitude image and the l1-norm. Then, a fast implementation is derived for MRI, which requires only two FFT operations per iteration. Second, for better exploitation of sparsity, a joint reconstruction method for multi-contrast CS MRI is presented. This method uses non-convex group-lp-sparsity as well as joint total variation as objective functions. Finally, a joint dictionary learning based method for finding the sparsifying transformation along with the image is presented. The sparsifying transformation reconstructed by the method enforces group sparse representation on all contrast images. All the proposed methods are compared quantitatively and qualitatively with previous methods that exist in the literature using both experimental in-vivo and simulated datasets. The effectiveness of the ADMM for single contrast reconstruction is demonstrated over other single contrast methods. Then, the advantages of using joint reconstruction is discussed and demonstrated. Although dictionary learning based method require high computational cost, it presents benefits in terms of image quality is shown.
Benzer Tezler
- Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici
Multi resolution image sampler
RIZA CAN TARCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiY.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ
- Uzaktan algılama yazılımları ve PC bazında makro komut tasarımı
Remote sensing softwares and macros for PC
AHMET KARAKUZU
- Sıkıştırılmış algılama temelli kiplemeli geniş bant çeviricinin performansının ve uygulanabilirliğinin arttırılması üzerine yeni yöntemler
A novel methods for increasing performance metrics and feasability of compressive sensing based modulated wideband converter
ALİ BUGRA KORUCU
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İMAM ŞAMİL YETİK
- Compressed sensing and learning-based methods for super-resolution structured illumination microscopy
Süper çözünürlüklü yapılandırılmış aydınlatma mikroskopisi için sıkıştırılmış algılama ve öğrenmeye dayalı yöntemler
BATURAY ÖZGÜRÜN
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜJDAT ÇETİN
PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY
- Energy-efficient secure cooperative based image transmission in wireless sensor networks using different system models
Farklı sistem modelleri kullanan kablosuz sensör ağları üzerinden güvenli enerji verimli işbirlikli görüntü aktarımı
BILAL SALIH ABED AL HAYANI
Doktora
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HACI İLHAN