National Repository of Dissertations in Serbia
    • English
    • Српски
    • Српски (Serbia)
  • English 
    • English
    • Serbian (Cyrilic)
    • Serbian (Latin)
  • Login
View Item 
  •   NaRDuS home
  • Универзитет у Новом Саду
  • Факултет техничких наука
  • View Item
  •   NaRDuS home
  • Универзитет у Новом Саду
  • Факултет техничких наука
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

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

Thumbnail
2020
Disertacija.pdf (26.87Mb)
IzvestajKomisije.pdf (218.0Kb)
Author
Panić, Marko
Mentor
Vukobratović, Dejan
Pižurica, Aleksandra
Committee members
De Cooman, Gert
Crnojević, Vladimir
Sijbers, Jan
Pullens, Pim
Platiša, Ljiljana
Vukobratović, Dejan
Pižurica, Aleksandra
Metadata
Show full item record
Abstract
In dissertation a problem of reconstruction of images from undersampled measurements is considered which has direct application in creation of magnetic resonance images. The topic of the research is proposition of new regularization based methods for image reconstruction which are based on statistical Markov random field models and theory of compressive sensing. With the proposed signal model which follows the statistics of images, a new regularization functions are defined and four methods for reconstruction of magnetic 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.
Faculty:
Универзитет у Новом Саду, Факултет техничких наука
Date:
17-01-2020
Keywords:
Image reconstruction / Реконструкција слике / Rekonstrukcija slike / sparse representation / statistical modelling / optimization / magnetic resonance / retka reprezentacija / statističko modelovanje / optimizacija / magnetna rezonanca / ретка репрезентација / статистичко моделовање / оптимизација / магнетна резонанца
[ Google Scholar ]
Handle
https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_11876
URI
https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/11876
https://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/Disertacija157235029179789.pdf?controlNumber=(BISIS)112152&fileName=157235029179789.pdf&id=14051&source=NaRDuS&language=sr
https://www.cris.uns.ac.rs/record.jsf?recordId=112152&source=NaRDuS&language=sr
https://www.cris.uns.ac.rs/DownloadFileServlet/IzvestajKomisije157235040647318.pdf?controlNumber=(BISIS)112152&fileName=157235040647318.pdf&id=14052&source=NaRDuS&language=sr

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
About NaRDus | Contact us

OpenAIRERCUBRODOSTEMPUS
 

 

Browse

All of DSpaceUniversities & FacultiesAuthorsMentorCommittee membersSubjectsThis CollectionAuthorsMentorCommittee membersSubjects

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
About NaRDus | Contact us

OpenAIRERCUBRODOSTEMPUS