Rekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metod

Simple item page
but.committeeprof. RNDr. Ivana Horová, CSc. (předseda) prof. RNDr. Miloslav Druckmüller, CSc. (místopředseda) prof. Aleksandre Lomtatidze, DrSc. (člen) doc. Mgr. Petr Vašík, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Libor Žák, Ph.D. (člen)cs
but.defenceDiplomant prezentoval svoji diplomovou práci na téma: Rekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metod. Dále odpovídat na dotazy dané v oponentském posudku.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programAplikované vědy v inženýrstvícs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorRajmic, Pavelcs
dc.contributor.authorOnderlička, Tomášcs
dc.contributor.refereeŠorel,, Michalcs
dc.date.created2018cs
dc.description.abstractMagnetická rezonance je diagnostická metoda používaná pro zobrazení vnitřních orgánů těla. Její hlavní nevýhodou je dlouhá doba snímání, která jde ovšem zrychlit metodou komprimovaného snímání. Ta spočívá v naměření jen malé části dat a sestavení optimalizační úlohy, pomocí které je provedena rekonstrukce. Cílem této práce je popsat a naprogramovat základní optimalizační metody, dále je porovnat a ověřit na reálných datech, do jaké míry je možné snímání urychlit, aniž by došlo ke ztrátě kvality obrazu. V experimentu nejlépe dopadla metoda regularizace zobecněnou totální variační (TGV) normou, pomocí níž byla provedena kvalitní rekonstrukce při zachování pouze čtvrtiny měření.cs
dc.description.abstractMagnetic resonance imaging is a diagnostic method to form images of the organs in the body. Long acquisition times are the main disadvantage, however it is possible to accelerate the data acquisition with the method of compressed sensing by sensing fewer samples and formulating an optimization method for image reconstruction. The aim of this thesis is to describe and compare the common optimization methods and to create a software capable of solving them. Another objective is to observe how much the data acquisition can be accelarated without the loss of image quality when dealing with real data. The most promising method in the experiment was total generalized variation (TGV) regularization which was able to reconstruct an image with a proper quality using only a quarter of the data.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationONDERLIČKA, T. Rekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metod [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2018.cs
dc.identifier.other105779cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/83275
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrstvícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectmagnetická rezonancecs
dc.subjectkomprimované snímánícs
dc.subjectpodvzorkovánícs
dc.subjecttotální variacecs
dc.subjectzobecněná totální variacecs
dc.subjectmatematická optimalizacecs
dc.subjectmagnetic resonanceen
dc.subjectcompressed sensingen
dc.subjectundersamplingen
dc.subjecttotal variationen
dc.subjecttotal generalized variationen
dc.subjectmathematical optimizationen
dc.titleRekonstrukce snímků z magnetické rezonance pomocí optimalizačních metodcs
dc.title.alternativeMagnetic resonance imaging via optimization methodsen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2018-06-20cs
dcterms.modified2018-06-20-10:47:48cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta strojního inženýrstvícs
sync.item.dbid105779en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.27 08:43:35en
sync.item.modts2025.01.17 09:51:32en
thesis.disciplineMatematické inženýrstvícs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. Ústav matematikycs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.05 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
866.22 KB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_105779.html
Size:
8.41 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_105779.html
Download
Collections
2018