Automated image reconstruction for non-cartesian magnetic particle imaging
Kartezyen olmayan manyetik parçacık görüntüleme için otomatik görüntü geriçatımı
- Tez No: 574674
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE ÜLKÜ SARITAŞ ÇUKUR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- 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: 69
Özet
Manyetik Parçacık Görüntüleme (MPG), süperparamanyetik demir oksit nanoparçacıkların uzaysal dağılımlarını, parçacıkların doğrusal olmayan tepkilerini kullanarak yüksek kontrastla görüntüleyen bir görüntüleme yöntemidir. MPG'de görüntü geriçatımı için iki farklı yöntem kullanılmaktadır: Sistem Fonksiyonu Geriçatımı (SFG) ve x-uzayı geriçatımı. SFG yaklaşımı için çeşitli tarama gezingelerinin analizi, bu gezingelerin görüntü kaliteleri hakkında önemli bilgiler vermiştir. X-uzayı tabanlı geriçatım tekniklerinde ise en çok Kartezyen gezingeler tercih edilirken, son çalışmalar görüntü kalitesini artırmak için Lissajous gibi Kartezyen olmayan gezingelerin kullanılmasının yararlı olabileceğini ortaya koymuştur. Bu tez çalışmasında, x-uzayı tabanlı MPG'nin herhangi bir tarama gezingesiyle birlikte kullanılmasına olanak sağlayacak genel bir geriçatım önerilmektedir. Önerilen teknik, uygulanan tarama gezingesine göre geriçatım parametrelerini otomatik olarak ayarlamakta ve herhangi bir ek bulanıklığa sebep olmamaktadır. Önerilen tekniğin gösterimi amacıyla farklı yoğunluk seviyelerine sahip beş farklı gezinge kullanılmıştır. Alternatif geriçatım teknikleri ile yapılan karşılaştırma, önerilen tekniğin görüntü kalitesini önemli ölçüde artırdığını göstermiştir. Test edilen gezingeler arasında Lissajous ve iki yönlü Kartezyen gezingeleri x-uzayı tabanlı MPG için daha uygundur. Bu iki gezingeden elde edilen görüntülerin çözünürlüğü, netleştirme yöntemiyle daha da artırılabilir. Bu tezde önerilen tümüyle otomatik gridleme tabanlı geriçatım yöntemi, bu gezingelerle x-uzayı tabanlı MPG'de görüntü kalitesini artırmak için kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Magnetic particle imaging (MPI) is a high-contrast imaging modality that images the spatial distribution of superparamagnetic iron oxide (SPIO) nanoparticles by exploiting their nonlinear response. In MPI, image reconstruction is performed via two different methods: system function reconstruction (SFR) and x-space reconstruction. For the SFR approach, analysis of various scanning trajectories provided important insight about their image quality performances. While Cartesian trajectories remain the most popular choice for x-space-based reconstruction, recent work suggests that non-Cartesian trajectories such as the Lissajous trajectory may prove beneficial for improving image quality. In this thesis, a generalized reconstruction scheme is proposed for x-space MPI that can be used in conjunction with any scanning trajectory. The proposed technique automatically tunes the reconstruction parameters from the scanning trajectory, and does not induce any additional blurring. To demonstrate the proposed technique, five different trajectories were utilized with varying density levels. Comparison to alternative reconstruction methods show significant improvement in image quality achieved by the proposed technique. Among the tested trajectories, the Lissajous and bidirectional Cartesian trajectories prove more favorable for x-space MPI, and the resolution of the images from these two trajectories can further be improved via deblurring. The fully automated gridding reconstruction proposed in this thesis can be utilized with these trajectories to improve the image quality in x-space MPI.
Benzer Tezler
- Dinamik olmayan stokastik rezonans yöntemi kullanılarak su altı görüntülerinin iyileştirilmesi
Underwater image enhancement using non-dynamic stochastic resonance
RUSTAM SALIMOV
Doktora
Türkçe
2024
Fizik ve Fizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI AHMET YILDIRIM
- Kemik tümörlerinin bilgisayarlı tomografi görüntülerinden otomatik bölütlenmesi: Kalkaneus kemiği örneği
Automatic segmentation of bone tumors in computed tomography images: Case study of calcaneus bone
HATİCE ÇATAL REİS
Doktora
Türkçe
2015
BiyomühendislikYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BÜLENT BAYRAM
- Derin öğrenme yöntemleri ile beyin MRI görüntülerinde anomali tespiti
Anomaly detection in brain MRI images with deep learning methods
EBRU AYDOĞAN DUMAN
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH ÇELTİKÇİ
- 3D scanning of transparent objects
Şeffaf cisimlerim 3B taranması
GÖNEN EREN
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiPROF. DR. AYTÜL ERÇİL
PROF. DR. FREDERİC TRUCHETET
DR. OLİVİER AUBRETON
- Vessel segmentation and surface reconstruction from MRA images
MRA görüntülerinden damar ayrıştırılması ve damar yüzeyinin oluşturulması
DEVRAN UĞURLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. SERDAR ÇELEBİ