Mоlimо vаs kоristitе оvај idеntifikаtоr zа citirаnjе ili оvај link dо оvе stаvkе:
https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/19882
Nаziv: | Image Reconstruction from Undersampled Data with Application to Accelerated Magnetic Resonance Imaging Реконструкција сигнала из непотпуних мерења са применом у убрзању алгоритама за реконструкцију слике магнетне резонанце Rekonstrukcija signala iz nepotpunih merenja sa primenom u ubrzanju algoritama za rekonstrukciju slike magnetne rezonance |
Аutоri: | Panić Marko | Ključnе rеči: | Image reconstruction, sparse representation, statistical modelling, optimization, magnetic resonance;Реконструкција слике, ретка репрезентација, статистичко моделовање, оптимизација, магнетна резонанца;Rekonstrukcija slike, retka reprezentacija, statističko modelovanje, optimizacija, magnetna rezonanca | Dаtum izdаvаnjа: | 17-јан-2020 | Izdаvаč: | Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences at Novi Sad |
Sažetak: | <p>In dissertation a problem of reconstruction of images from undersampled<br />measurements is considered which has direct application in creation of<br />magnetic resonance images. The topic of the research is proposition of new<br />regularization based methods for image reconstruction which are based on<br />statistical Markov random field models and theory of compressive sensing.<br />With the proposed signal model which follows the statistics of images, a new<br />regularization functions are defined and four methods for reconstruction of<br />magnetic resonance images are derived.</p> <p>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.</p> <p>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.</p> |
URI: | https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/19882 |
Nаlаzi sе u kоlеkciјаmа: | FTN Teze/Theses |
Prikаzаti cеlоkupаn zаpis stаvki
Prеglеd/i stаnicа
41
Prоtеklа nеdеljа
6
6
Prоtеkli mеsеc
0
0
prоvеrеnо 03.05.2024.
Google ScholarTM
Prоvеritе
Stаvkе nа DSpace-u su zаštićеnе аutоrskim prаvimа, sа svim prаvimа zаdržаnim, оsim аkо nije drugačije naznačeno.