Phase-correcting denoising for diffusion magnetic resonance imaging
Difüzyon manyetik rezonans görüntülemede faz düzeltmeli gürültü giderimi
- Tez No: 498471
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE ÜLKÜ SARITAŞ ÇUKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Biyomühendislik, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bioengineering, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Yandan taramalı sonar imgelerinin işlenmesi
The side scan sonar image processing
LEVENT ŞAHİNTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SARP ERTÜRK
- 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
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİD TORPİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ÇALIŞKAN
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF ZİYA İDER
- 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
2022
MüzikTrabzon ÜniversitesiGüzel Sanatlar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAHİT AKSU