Please use this identifier to cite or link to this item: https://open.uns.ac.rs/handle/123456789/19882
Title: 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
Authors: Panić Marko 
Keywords: 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
Issue Date: 17-Jan-2020
Publisher: Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehničkih nauka u Novom Sadu
University of Novi Sad, Faculty of Technical Sciences at Novi Sad
Abstract: <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
Appears in Collections:FTN Teze/Theses

Show full item record

Page view(s)

41
Last Week
6
Last month
0
checked on May 10, 2024

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.