Geri Dön

Parameter robustness analysis of system function reconstruction and a novel deblurring network for magnetic particle imaging

Sistem fonksiyonu geriçatımı için parametre gürbüzlük analizi ve manyetik parçacık görüntüleme için özgün bir netleştirme ağı

  1. Tez No: 654974
  2. Yazar: ABDULLAH ÖMER AROL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. EMİNE ÜLKÜ SARITAŞ ÇUKUR, DOÇ. DR. TOLGA ÇUKUR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  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: Belirtilmemiş.

Özet

Manyetik Parçacık Görüntüleme (MPG) mükemmel hassasiyet, kontrast ve çözünürlük sağlayabilen yeni bir medikal görüntüleme yöntemidir. Süperparamanyetik demir oksit nanoparçacıklarının doğrusal olmayan manyetiklenme tepkilerini kullanan MPG, bu nanoparçacıkların uzaysal dağılımını görüntülemektedir. MPG'de sistem fonksiyonu geriçatımı (SFG) ve x-uzayı geriçatımı olmak üzere iki farklı görüntü geriçatım yöntemi kullanılmaktadır. SFG için uzun süren kalibrasyon ölçümleri gerekmektedir ve farklı tarama parametreleri için bu ölçümlerin tekrarlanması gerekmektedir. Bu tezin ilk bölümünde SFG'de kalibrasyon ölçümleri ve görüntüleme sırasında uyumsuz parametrelerin kullanılmasının etkileri incelenmiştir. Sayısal benzetimlerle, farklı tarama parametreleri için oluş- turulmuş MPG sinyalleri kullanılarak görüntü geriçatımı gerçekleştirilmiş, ve parametre değişimlerinin SFG'de görüntü kalitesine etkisi incelenmiştir. SFG'nin aksine, standart x-uzayı geriçatımı için kalibrasyon ölçümleri gerekmemektedir, fakat sistemin nokta yayılım fonksiyonundan dolayı geriçatılan görüntüler bulanıklaşmaktadır. Bu tezin ikinci bölümünde, x-uzayı geriçatımı yöntemi ile oluşturulmuş görüntülerin kalitesini arttıracak öğrenme tabanlı yeni bir yöntem sunulmuştur. Sunulan bu yöntem x-uzayı geri çatımı ile oluşturulan bulanık görüntüler ile nanoparçacıkların uzaysal dağılımı arasındaki eşleşmeyi öğrenmektedir. Sayısal benzetimler kullanılarak x-uzayı geriçatımındaki bulanıklaşmanın, önerilen yöntem ile önemli derecede giderilebildiği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Magnetic Particle Imaging (MPI) is a novel medical imaging modality that can provide excellent sensitivity, contrast and resolution for imaging the spatial distribution of superparamagnetic iron oxide nanoparticles by utilizing their nonlinear magnetization responses. System function reconstruction (SFR) and x-space reconstruction are the two main image reconstruction approaches in MPI. SFR requires time-consuming calibration measurements, which need to be repeated whenever there is a change in scanning parameters or the nanoparticle. In the irst part of this thesis, the efects of using mismatched parameters during calibration measurements and imaging in SFR are investigated. Through numerical simulations, MPI signals gathered with diferent scanning parameters are used for reconstructing images to analyze the efects of parameter changes in image quality in SFR. In contrast to the SFR approach, standard x-space reconstruction does not require calibration measurements. However, the reconstructed images are blurred by the point spread function of the system. In the second part of this thesis, a new learning-based approach is proposed to improve the image quality in x-space reconstructed images. The proposed method learns an end-to-end mapping between the x-space reconstructed blurred images and the underlying nanoparticle distributions. By using numerical simulations, it is shown that the blurring in x-space reconstruction can be signiicantly reduced with the proposed method.

Benzer Tezler

  1. Dinamik olmayan stokastik rezonans yöntemi kullanılarak su altı görüntülerinin iyileştirilmesi

    Underwater image enhancement using non-dynamic stochastic resonance

    RUSTAM SALIMOV

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Fizik ve Fizik MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Fizik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACI AHMET YILDIRIM

  2. Transformer tabanlı öznitelik bütünleştirme ile eksik veriye dayanıklı tahminsel model geliştirilmesi

    Development of a predictive model robust to missing data via transformer-based feature integration

    DUYGU BAYRAK GÜMÜŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED KOTAN

  3. Radar uygulamalarında vivaldi anten tasarımı ve optimizasyonu

    Vivaldi antenna design and optimization in radar applications

    ERDEM BARLİK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEBAHATTİN EKER

  4. Kalite tasarımını geliştirmede taguchi yöntemi

    Taguchi methods in design and quality improvement

    MEHMET HİLMİ GÜNGÖRDÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İstatistikGazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜLYA BAYRAK

  5. Girişimcilik maaş desteğinin makroekonomik etkilerinin sistem dinamiği ve geometrik uzlaşık programlama yaklaşımıyla analizi

    Analysis of macroeconomic effects of entrepreneurship wage subsidies using the system dynamics and geometric compromise programming approach

    YUSUF ZİYA GÖVCE

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER UYGUN