Geri Dön

Phase-correcting denoising for diffusion magnetic resonance imaging

Difüzyon manyetik rezonans görüntülemede faz düzeltmeli gürültü giderimi

  1. Tez No: 498471
  2. Yazar: SEVGİ GÖKÇE KAFALI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE ÜLKÜ SARITAŞ ÇUKUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Difüzyon manyetik rezonans görüntüleme (MRG), anatomik MRG'ye kıyasla düşük sinyal-gürültü oranına (SGO) sahip bir tekniktir. SGO problemini aşmak için bir çok tekrar görüntüsünün ortalaması alınmaktadır. Ancak difüzyon ağırlıklandırmayı sağlayan gradyanlar esnasındaki hasta hareketi veya lokal pulsasyonlar, tekrar görüntüleri arasında faz farkı ve k-uzayı kaymaları yaratmakta, ve de yerel sinyal iptalleri nedeniyle karmaşık değerli ortalama alınmasını engellemektedir. Tekrar görüntülerinin mutlak değer ortalamasını almak bu faz sorunlarını engellerken gürültü birikime yol açmaktadır. Bu tezde, yerel sinyal iptalleri olmadan SGO'yu artıran bir geriçatım tekniği önerilmiştir. Öncelikle, global faz düzeltimi algoritması, ardından kısmi Fourier geriçatım tekniği uygulanmıştır. Daha sonra, yapısal detayları yitirmeden gürültüyü azaltan özgün bir“faz düzelten yerel olmayan ortalama (FD-YOO) süzgeci”önerilmiştir. Önerilen FD-YOO, tekrar görüntülerindeki ortak yapıların sadece gürültü ve de faz sorunları açısından farklı olması gerektiği bilgisinden yararlanmıştır. Önerilen FD-YOO önce difüzyon ağırlıklı MRG'de (d-MRG) uygulanmış, ardından bir çok farklı difüzyon yönüne ait benzerlik bilgisini de kullanacak şekilde difüzyon tensör MRG (dt-MRG) için değiştirilmiştir. Sonuçlar kapsamlı simulasyonlarla ve in vivo deneylerle d-MRG ve dt-MRG'de gösterilmiştir. Önerilen FD-YOO süzgeci yüksek görüntü kalitesine sinyal iptalleri olmadan ulaşabilmekte, ve de doğru difüzyon katsayısı ve fraksiyonel anizotropi değerlerine ulaşılmasını sağlamaktadır. Bu geriçatım tekniği özellikle yüksek çözünürlük gerektiren bölgelerde görüntüleme için yararlı olacaktır.

Özet (Çeviri)

Diffusion magnetic resonance imaging (MRI) is a low signal-to-noise ratio (SNR) acquisition technique when compared to anatomical MRI. Multiple acquisitions have to be averaged to overcome this SNR problem. However, subject motion and/or local pulsations during diffusion sensitizing gradients create varying phase offsets and k-space shifts between repeated acquisitions, prohibiting direct complex averaging due to local signal cancellations in the resultant images. When multiple acquisitions are magnitude averaged, these phase issues are avoided at the expense of noise accumulation. This thesis proposes a reconstruction routine to overcome the local signal cancellations, while increasing the SNR. First, a global phase correction algorithm is employed, followed by a partial Fourier reconstruction algorithm. Then, a novel phase-correcting non-local means (PC-NLM) filtering is proposed to denoise the images without losing structural details. The proposed PC-NLM takes advantage of the shared structure of the multiple acquisitions as they should only differ in terms of phase issues and noise. The proposed PC-NLM technique is first employed on diffusion-weighted imaging (DWI) of the spinal cord, and is then modified to capture the joint information from different diffusion sensitizing directions in diffusion-tensor imaging (DTI). The results are demonstrated with extensive simulations and in vivo DWI and DTI of the spinal cord. These results show that the proposed PC-NLM provides high image quality without any local signal cancellations, while preserving the integrity of quantitative measures such as apparent diffusion coefficients (ADC) and fractional anisotropy (FA) maps. This reconstruction routine can be especially beneficial for the imaging of small body parts that require high resolution.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme tabanlı görüntü gürültü giderme için yoğun bağlantı kullanan yeni yaklaşımlar

    Densely connected structures in deep learning based image denoising

    VEDAT ACAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU

  2. Yandan taramalı sonar imgelerinin işlenmesi

    The side scan sonar image processing

    LEVENT ŞAHİNTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SARP ERTÜRK

  3. 5G haberleşme sistemleri için radyal açıklıklı dizi anten ve faz düzeltici yüzey tasarımı

    Radial line slot array antenna and phase correcting surface design for 5G communication systems

    ONUR CUMURCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HAMİD TORPİ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ÇALIŞKAN

  4. Improvement and comparison of complex b1 mapping techniques for use in MREPT

    MREPT'te kullanım amacıyla karmaşık b1 haritalama tekniklerinin iyileştirilmesi ve karşılaştırılması

    SAFA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER

  5. Güzel sanatlar liseleri keman eğitimi öğretmenlerinin uzaktan eğitim uygulamaları ve görüşleri (Doğu Karadeniz bölgesi örneği)

    Fine arts high school violin instructors' online education applications and opinions (Eastern Black Sea region sample)

    ONUR ÖZTÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MüzikTrabzon Üniversitesi

    Güzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CAHİT AKSU