Compressed sensing rekonstrukció megvalósítása MRI képalkotáshoz
Az MR képalkotás egyik hátránya, hogy az adatgyűjtés, mérés sok időt vesz igénybe. A mérési idő csökkentésének egyik lehetséges módja a k-tér alulmintavételezése, majd a kép rekonstruálása ezen hiányos adatból.
A gyorsított MR képalkotás egyik legújabb területe az ún. compressed sensing, a számítástechnikában elterjedt tömörítési eljárások alkalmazása a rekonstrukcióban. Ennek során kihasználják, hogy a természetes képek, így az MRI felvételek is, bizonyos integráltranszformációval (pl. Wavelet) ritkává tehetők, azaz tömöríthetőek. A rekonstrukció során a hiányos adatból nemlináris módon állítják elő a képet, egyszerre optimalizálva a mért adatokkal való konzisztencia, valamint a ritkasági kritérium alapján.
Dolgozatomban három lehetséges nemlineáris iteratív rekonstrukciós módszert implementáltam és vizsgáltam két dimenzióban. Ezen módszerek hatékonysága jelentősen függ a ritkasági kritériumot súlyozó, illetve meghatározó paraméter értékétől. Célom ezen paraméter optimális értékének meghatározása, valamint ezen optimumnak, illetve a módszerek hatékonyságának vizsgálata a kép ritkaságának, és a k-tér mintavételezési sűrűségének függvényében. Továbbá szeretnék ezen eredmények alapján becslést adni a módszerek korlátaira.
szerző
-
Veitz Kristóf Tamás
Fizikus mesterképzési szak (MSc)
mesterképzés (MA/MSc)
konzulens
-
Kettinger Ádám Ottó
PhD hallgató, Nukleáris Technika Tanszék