بهبود تصاویر تشدید مغناطیسی به کمک نظریه تنک
Publish Year: 1393
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: Persian
View: 564
This Paper With 9 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
NCECN01_229
تاریخ نمایه سازی: 7 بهمن 1393
Abstract:
استفاده از نظریه پردازش تنک در تصویربرداری تشدید مغناطیسی (MRI) برای کاهش زمان نمونه برداری به وسیله ی کاهش تعداد نمونه ها، از جهات گوناگون مانند: روش های نمونه برداری در فضای k، روش های بازسازی منطبق، زمان و غیره مورد بررسی قرار می گیرد. در اینجا ما از میان روش های نمونه برداری تصادفی در مختصات کارتزین، استوانه ای و یا قطبی، روش نمونه برداری تک بعدی در مختصات کارتزین بر روی محور گرادیان کدگذار فاز با استفاده از توزیع گوسی با میانگین صفر در مرکز محور را به عنوان ارائه یک روش نمونه برداری در نظرگرفتیم. این انتخاب با توجه به نوع پیاده سازی روش های بازسازی، نوع توزیع و ویژگی های داده ی مورد آزمایش، قابلیت پیاده سازی عملی، توجه به مسئله فیزیولوژیکی، میزان تاثیر در کاهش زمان نمونه برداری و میزان اثر تخریب تصویر زیرنمونه برداری شده، بوده است.از آنجا که جمع آوری اطلاعات تصویر MRI در حوزه فضای k صورت می گیرد و تبدیل موجک (درحالت کلی) مناسب ترین حوزه ی تبدیل متعامد تنک می باشد، در اینجا ما پیاده سازی روش های بازسازی در نظر گرفته شده را به صورت غیرمحدب و با توجه به چگونگی نمونه برداری سیگنال تصویر انجام دادیم. علاوه بر آن، بازسازی تصویر زیرنمونه برداری شده، ملزم به حل سیستم غیرخطی می باشد که مسئله بهینه سازی نرم l_1 را به عنوان مبنای انتخاب روش های بازسازی درنظرگرفتیم. طوری که در این مقاله، ما با تعریف تابع هدف معادل با حل مسئله بهینه سازی نرم l_1 و تعریف پارامترهای آن متناسب با مشخصه های تصویربرداری تشدید مغناطیسی در حوزه فرکانس و استفاده از روش گرادیان مزدوج غیرخطی، هموتوپی و دو الگوریتم مشابه با آن برای کمینه سازی تابع هدف در حوزه تبدیل موجک به صورت غیرمحدب، نتایج قابل قبولی از وضوح و تفکیک پذیری تصویر بازسازی شده به دست آوردیم
Keywords:
Authors
محمود علیزاده پهلوانی
دانشگاه آزاد اسلامی واحد بوشهر.
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :