Geri Dön

Compressive sensing methods for multi-contrast magnetic resonance imaging

Manyetik rezonans görüntüleme için sıkıştırılmış algılama yöntemleri

  1. Tez No: 474889
  2. Yazar: ALPER GÜNGÖR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATOŞ TUNAY YARMAN VURAL, YRD. DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Sayısal görüntü işleme, Sayısal işaret işleme, Digital image processing, Digital signal processing
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Değişken rezolüzyonlu görüntü örnekleyici

    Multi resolution image sampler

    RIZA CAN TARCAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Y.DOÇ.DR. M. SAİT TÜRKÖZ

  2. Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN ŞENGÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU

  3. Helisel yayların statik karakteristiklerini ölçme ve kontrol etme cihazının tasarımı ve imalatı

    Design and manufacture of a device measuringand controlling the static characteristics of helical springs

    MUAMMER MUSULLUOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FEVZİ ERCAN

  4. Dört zamanlı türbaşarj direk püskürtmeli bir dizel motorunun bilgisayar ile sümülasyonu

    Computer aided simulation of a fourstroke turbocharged direct-anjection diesel engine

    MUSTAFA BALCI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Makine MühendisliğiGazi Üniversitesi

    PROF. DR. OĞUZ BORAT

  5. Beton basınç dayanımının hızlandırılmış deneyle saptanması

    Başlık çevirisi yok

    ALİ TÜREN ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    İnşaat MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERBİL ÖZTEKİN