Реконструкција сигнала из непотпуних мерења са применом у убрзању алгоритама за реконструкцију слике магнетне резонанце
| Jazyk: | angličtina |
|---|---|
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: | |
| Popis: | In dissertation a problem of reconstruction of images from undersampledmeasurements is considered which has direct application in creation ofmagnetic resonance images. The topic of the research is proposition of newregularization based methods for image reconstruction which are based onstatistical Markov random field models and theory of compressive sensing.With the proposed signal model which follows the statistics of images, a newregularization functions are defined and four methods for reconstruction ofmagnetic resonance images are derived. У докторској дисертацији разматран је проблем реконструкције сигнала слике из непотпуних мерења који има директну примену у креирању слика магнетне резнонаце. Предмет истраживања је везан за предлог нових регуларизационих метода реконструкције коришћењем статистичких модела Марковљевог случајног поља и теорије ретке репрезентације сигнала. На основу предложеног модела који на веродостојан начин репрезентује статистику сигнала слике предложене су регуларизационе функције и креирана четири алгоритма за реконструкцију слике магнетне резонанце. U doktorskoj disertaciji razmatran je problem rekonstrukcije signala slike iz nepotpunih merenja koji ima direktnu primenu u kreiranju slika magnetne reznonace. Predmet istraživanja je vezan za predlog novih regularizacionih metoda rekonstrukcije korišćenjem statističkih modela Markovljevog slučajnog polja i teorije retke reprezentacije signala. Na osnovu predloženog modela koji na verodostojan način reprezentuje statistiku signala slike predložene su regularizacione funkcije i kreirana četiri algoritma za rekonstrukciju slike magnetne rezonance. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|