Deep learning denoising for tomographic reconstructions
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 841803
- Danışmanlar: PROF. MARCO MARCON
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Computed Tomography, Sinogram, Deep Learning, U-Net, CGAN, Denoising
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Politecnico di Milano
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 114
Özet
Computed Tomography (CT) is a non-destructive imaging technique that can produce detailed internal reconstructions of objects and live beings in the form of 2D images or 3D models. As a result of the tomography process, sinograms are obtained and these are the equivalents of the scanned object in another domain. Many methods have been used so far to obtain real images from sinogram images. Even the most advanced methods aim to approximate the original image rather than directly obtaining it. Current studies also direct the images obtained to be closer to reality. Besides, reconstructed images may have some artifacts. Various denoising methods are used to remove these artifacts. Most methods apply the denoising process after the reconstruction process. In this thesis, the denoising process will be applied on the sinogram domain before reconstruction. As denoising methods, deep learning methods, which are increasingly popular today, will be used. U-Net, which shows high performance, especially in image processing applications, and Conditional GAN models, which have come to the fore with surprising results in recent years, will be used for denoising. These methods will be tested in test environments prepared after the necessary training processes, their outputs will be taken and necessary comparisons will be made and presented in an explanatory way. In addition, the preparation and application of the data set required for the training and testing of these models will be explained in this study. In addition to the synthetic data used, an evaluation is made on a real CT acquisition. This thesis aims to explore the potential of deep learning methods for denoising CT sinograms before reconstruction. The results of this study could have significant implications for the field of imaging, as it could improve the accuracy of CT imaging and lead to better CT observations.
Özet (Çeviri)
Özet çevirisi mevcut değil.
Benzer Tezler
- Medikal görüntü analizinde gürültü saldırılarına karşı derin öğrenme modellerinin performanslarının karşılaştırılması
Benchmarking of deep learning models against adversarial attacks in medical image analysis
GÖKÇE OK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT DENER
- Derin öğrenme ile görüntülerde gürültü giderme
Image denoising with deep learning
SERCAN SATICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- Deep learning for ınverse problems in ımaging
Görüntüleme ters problemlerinde derin öğrenme
HASAN HÜSEYİN KARAOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU
- 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
- Denoising and enhancement in medical imaging modalities using deep learning
Medikal görüntüleme sistemlerinde derin öğrenme ile gürültü azaltımı ve görüntü iyileştirme
İREM LOÇ
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN ERKOL
PROF. DR. MEHMET BURÇİN ÜNLÜ