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Title
Novel techniques and signal models with applications in MRI
Subject
610
Medicina y salud
Imagen por resonancia magnética.
Description
Tesis (Master of Science in Engineering)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2018
Las adquisiciones submuestreadas son comúnmente usadas para reducir el tiempo de escaneo en Imágenes por Resonancia Magnética (IRM). Compressed Sensing permite la reconstrucción de la imagen subyacente a partir de estos datos resolviendo un problema de optimización convexo. Este método explota la raleza de la imagen usando la norma-l1 como una medida de raleza. Esta medida es esencial en el desempeño del algoritmo. En este trabajo, proponemos un método que utiliza el ´Índice de Gini (IG), un concepto originado en economía, como una medida de raleza para la reconstrucción de IRM, debido a que satisface todas las propiedades deseables para una medida de raleza. Debido a que el IG es una función cuasi-convexa, el problema de optimización es resuelto a través de resolver problemas l1 iterativamente pesados. Este algoritmo fue testeado en un fantoma numérico y con datos de IRM in vivo. Para el fantoma, una reconstrucción perfecta fue alcanzada usando el IG con Factores de Sub Muestreo (FSM) más altos que la norma-l1. Mejoras fueron también observadas para los datos in vivo, reduciendo el error al usar el IG lo que hizo posible disminuir el FSM en 0.5 al comparar el error con la norma-l1. La novedad del método propuesto es la aplicación del IG con datos complejos, submuestreo y condiciones débiles de raleza, haciéndolo apropiado para muchas aplicaciones en resonancia magnética, sin un excesivo aumento de la carga computacional.
Creator
Castillo Passi, Carlos
Date
2019-01-28T13:08:37Z
2019-01-28T13:08:37Z
2018
Contributor
Irarrázaval Mena, Pablo
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
Rights
acceso abierto
Format
xii, 40 páginas
application/pdf
Language
en
Type
tesis de maestría
Identifier
10.7764/tesisUC/ING/22298
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/22298
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/22298