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Benozzo, Danilo (2012) Ottimizzazione di algoritmi di deconvoluzione applicati alla DSC-MRI. [Magistrali biennali]

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Abstract

La quantificazione dell’emodinamica cerebrale risulta particolarmente importante nello studio di patologie come neoplasie cerebrali, sclerosi multipla, ischemie e infarti. La DSC-MRI è una delle tecniche di imaging funzionale che ne permettono la stima. Prevede l’iniezione di un agente di contrasto non radioattivo, il Gadolinio, e la successiva acquisizione di immagini MR. L’emodinamica è quantificata stimando la funzione residuo che permette di ottenere: il flusso cerebrale ematico (CBF), il volume cerebrale ematico (CBV) e il tempo medio di transito (MTT). Fondamentale a tal proposito è la risoluzione dell’operazione di deconvoluzione. Con questo lavoro sono state approfondite e ottimizzate due tecniche di deconvoluzione non lineari e modello indipendenti la Nonlinear Stochastic Regularization (NSR) e la Stable Spline (SS) con l’obiettivo di renderle applicabili in DSC-MRI

Tipologia del documento:Magistrali biennali
Parole chiave:perfusion, DSC-MRI, deconvolution, MRI and algorithm optimization
Settori scientifico-disciplinari del MIUR:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:39771
Relatore:Bertoldo, Alessandra
Data della tesi:24 Aprile 2012
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca Interdipartimentale di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text

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