2 research outputs found
Reconstrucci贸n directa de im谩genes por resonancia magn茅tica de Muestras no uniformes en el espacio k
The suggested investigation was centered in the search of a direct process of reconstruction of MR images of non-uniform samples in the dominion space- frequency in non-Cartesian space k, specifically on trajectories of spiral type.On the method of direct reconstruction it is not required convolution's kernel, but the computational process is very strong, because each pixel is computed as the Fourier summation, which is very strong consumer of time. With the purpose of improving the precision of reconstruction and the computational efficiency the method of Equal Phase Line (EPL) is developed, on which the characterization of the random function of average quadratic error of reconstruction is made, by means of statistical inference of the parameters of the probability function, and the random simulation of the contamination with Gaussian white noise on the no uniform samples, with the application of the simulation method of Montecarlo.La investigaci贸n propuesta se centr贸 en la b煤squeda de un proceso directo de reconstrucci贸n de im谩genes de resonancia magn茅tica por muestras no uniformes en el dominio espacio-frecuencia --espacio k no cartesiano-- espec铆ficamente sobre trayectorias de tipo espiral. En el m茅todo de reconstrucci贸n directa no se requiere del kernel de convoluci贸n, pero debido a que se debe realizar la sumatoria de Fourier para cada pixel, el proceso computacional consume mucho tiempo. Con la finalidadde mejorar la precisi贸n de reconstrucci贸n y la eficiencia computacional, se desarrolla el m茅todo de l铆neas de igual fase EPL (Equal Phase Line), sobre el que se realiza la caracterizaci贸n de la funci贸n aleatoria de error cuadr谩tico medio de reconstrucci贸n, mediante inferencia estad铆stica de los par谩metros de la funci贸n de probabilidad y la simulaci贸n aleatoria sobre las muestras no uniformes con la contaminaci贸n con ruido blanco Gaussiano y con la aplicaci贸n del m茅todo de simulaci贸n de Montecarlo
Reconstrucci贸n directa de im谩genes por resonancia magn茅tica de Muestras no uniformes en el espacio k
The suggested investigation was centered in the search of a direct process of reconstruction of MR images of non-uniform samples in the dominion space- frequency in non-Cartesian space k, specifically on trajectories of spiral type.On the method of direct reconstruction it is not required convolution's kernel, but the computational process is very strong, because each pixel is computed as the Fourier summation, which is very strong consumer of time. With the purpose of improving the precision of reconstruction and the computational efficiency the method of Equal Phase Line (EPL) is developed, on which the characterization of the random function of average quadratic error of reconstruction is made, by means of statistical inference of the parameters of the probability function, and the random simulation of the contamination with Gaussian white noise on the no uniform samples, with the application of the simulation method of Montecarlo.La investigaci贸n propuesta se centr贸 en la b煤squeda de un proceso directo de reconstrucci贸n de im谩genes de resonancia magn茅tica por muestras no uniformes en el dominio espacio-frecuencia --espacio k no cartesiano-- espec铆ficamente sobre trayectorias de tipo espiral. En el m茅todo de reconstrucci贸n directa no se requiere del kernel de convoluci贸n, pero debido a que se debe realizar la sumatoria de Fourier para cada pixel, el proceso computacional consume mucho tiempo. Con la finalidadde mejorar la precisi贸n de reconstrucci贸n y la eficiencia computacional, se desarrolla el m茅todo de l铆neas de igual fase EPL (Equal Phase Line), sobre el que se realiza la caracterizaci贸n de la funci贸n aleatoria de error cuadr谩tico medio de reconstrucci贸n, mediante inferencia estad铆stica de los par谩metros de la funci贸n de probabilidad y la simulaci贸n aleatoria sobre las muestras no uniformes con la contaminaci贸n con ruido blanco Gaussiano y con la aplicaci贸n del m茅todo de simulaci贸n de Montecarlo