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Lobbia, Claudia (2014) Supervised learning for streak artifact reduction in flat detector CT perfusion imaging. [Magistrali biennali]

Full text disponibile come:

[img]PDF
Tesi non accessibile per motivi correlati alla proprietà intellettuale. Visibile a: Repository staff only

3340Kb

Abstract

Flat detector CT perfusion is a new imaging modality that allows for the quantication of perfusion maps in the interventional suite, saving the time of moving the patient from the scanner room. The acquisition process of FD-CTP bears challenges due to the limitations of C-arm hardware. The reconstruction is subject to large amounts of noise and artifacts. This work investigates a way of reducing streak artifacts through machine learning algorithms. Both simulation and clinical data are used

Item Type:Magistrali biennali
Additional Information:Embargo permanente per motivi di segretezza e/o di proprietà dei risultati e informazioni di enti esterni o aziende private che hanno partecipato alla realizzazione del lavoro di ricerca relativo alla tesi
Uncontrolled Keywords:streak, artifact, reduction
Subjects:Area 09 - Ingegneria industriale e dell'informazione > ING-INF/06 Bioingegneria elettronica e informatica
Codice ID:45446
Relatore:Ruggeri, Alfredo
Data della tesi:07 April 2014
Biblioteca:Polo di Ingegneria > Biblioteca di Ingegneria dell'Informazione e Ingegneria Elettrica "Giovanni Someda"
Tipo di fruizione per il documento:on-line per i full-text
Tesi sperimentale (Si) o compilativa (No)?:Yes

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