KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi / 2017 / Cilt: 32 - Sayı: 3

Manyetik parçacık görüntüleme için sinyal-gürültü oranını eniyileyen görüntü geriçatım tekniği

Ecem BOZKURT
Emine Ülkü SARITAŞ
Sayfa
—
Yayın Tarihi
2017-09-12
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Farklı örtüşme yüzdeleri ve SGO değerlerinde gerçekleştirilen kapsamlı benzetimler ile önerilen yöntemin standart MPG geriçatım tekniklerinin neden olduğu dikey çizgi artefaktlarından kurtulmayı sağladığı ve görüntü kalitesini artırdığı gösterilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Manyetik parçacık görüntüleme (MPG), süperparamanyetik demir oksit nanoparçacıklarının uzamsal dağılımını görüntüleyen yeni bir biyomedikal görüntüleme tekniğidir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu çalışmada sinyal-gürültü oranını (SGO) eniyileyecek şekilde kısmi görüş alanlarının birleştirilmesini sağlayan bir görüntü geriçatım tekniği sunulmaktadır.
💡
Sonuç & Katkı:Farklı örtüşme yüzdeleri ve SGO değerlerinde gerçekleştirilen kapsamlı benzetimler ile önerilen yöntemin standart MPG geriçatım tekniklerinin neden olduğu dikey çizgi artefaktlarından kurtulmayı sağladığı ve görüntü kalitesini artırdığı gösterilmiştir.
🔬Tür:Araştırma Makalesi
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Manyetik parçacık görüntüleme · görüntü geriçatımı · sinyal-gürültü oranı

Özet

Manyetik parçacık görüntüleme (MPG), süperparamanyetik demir oksit nanoparçacıklarının uzamsal dağılımını görüntüleyen yeni bir biyomedikal görüntüleme tekniğidir. MPG’de nanoparçacıkların zamana göre değişen mıknatıslanma tepkisine neden olan eksitasyon manyetik alanının genliği, sinir uyarım güvenlik sınırları tarafından kısıtlanmaktadır. Bu nedenle görüntülenmek istenen bölge ufak parçalara bölünür ve birbiriyle örtüşen kısmi görüş alanları şeklinde taranır. Eksitasyon alanının alıcı bobinde oluşturduğu doğrudan besleme sinyalinin bastırılması sürecinde, nanoparçacıkların da eksitasyon frekansındaki sinyali kaybolur. Bu kaybın telafisi için, istenen görüntünün sürekliliği ve pozitifliği kullanılarak örtüşen kısmi görüş alanları birleştirilir. Bu çalışmada sinyal-gürültü oranını (SGO) eniyileyecek şekilde kısmi görüş alanlarının birleştirilmesini sağlayan bir görüntü geriçatım tekniği sunulmaktadır. Buna göre her bir kısmi görüş alanı, konuma bağlı olarak değişen tarama hızının karesi ile ağırlıklandırılmalıdır. Farklı örtüşme yüzdeleri ve SGO değerlerinde gerçekleştirilen kapsamlı benzetimler ile önerilen yöntemin standart MPG geriçatım tekniklerinin neden olduğu dikey çizgi artefaktlarından kurtulmayı sağladığı ve görüntü kalitesini artırdığı gösterilmiştir.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

BOZKURT, E., SARITAŞ, E. Ü. (2017). Manyetik parçacık görüntüleme için sinyal-gürültü oranını eniyileyen görüntü geriçatım tekniği. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, Cilt: 32 - Sayı: 3. https://ajindex.com/articles/20216

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (12)

  1. Gleich B., Weizenecker J., Tomographic imaging using the nonlinear response of magnetic particles, Nature, 435 (7046), 1214–1217, 2005
  2. Saritas E.U., Goodwill P.W., Croft L.R., Konkle J.J., Lu K., Zheng B., Conolly S.M., Magnetic particle imaging (MPI) for NMR and MRI researchers, Journal of Magnetic Resonance, 229, 116–126, 2013
  3. Goodwill P.W., Saritas E.U., Croft L.R., Kim T.N., Krishnan K.M., Schaffer D.V., Conolly S.M., X-space MPI: magnetic nanoparticles for safe medical imaging, Advanced Materials, 24 (28), 3870–3877, 2012
  4. Weizenecker J., Gleich B., Rahmer J., Dahnke H., Borgert J., Three-dimensional real-time in vivomagnetic particle imaging, Physics in Medicine & Biology, 54 (5), L1–L10, 2009
  5. Lu K., Goodwill P.W., Saritas E.U., Zheng B., Conolly S.M., Linearity and shift invariance for quantitative magnetic particle imaging, IEEE Transactions on Medical Imaging, 32 (9), 1565–1575, 2013
  6. Zheng B., Vazin T., Goodwill P.W., Conway A., Verma A., Saritas E.U., Schaffer D., Conolly S.M., Magnetic Particle Imaging tracks the long-term fate of in vivo neural cell implants with high image contrast, Scientific Reports, 5, 14055, 2015
  7. Them K., Salamon J., Szwargulski P., Sequeira S., Kaul M.G., Lange C., Ittrich H., Knopp T., Increasing the sensitivity for stem cell monitoring in system-function based magnetic particle imaging, Physics in Medicine & Biology, 61 (9), 3279–3290, 2016
  8. Yu E.Y., Bishop M., Zheng B., Ferguson R.M., Khandhar A.P., Kemp S.J., Krishnan K.M., Goodwill P.W., Conolly S.M., Magnetic Particle Imaging: A Novel in Vivo Imaging Platform for Cancer Detection, Nano Letters, 17 (3), 1648–1654, 2017
  9. Rahmer J., Halkola A., Gleich B., Schmale I., Borgert J., First experimental evidence of the feasibility of multi-color magnetic particle imaging, Physics in Medicine & Biology, 60 (5), 1775–1791, 2015
  10. Utkur M., Muslu Y., Saritas E.U., Relaxation-based viscosity mapping for magnetic particle imaging, Physics in Medicine & Biology, 62 (9), 3422–3439, 2017
  11. Selvi E., Selver M.A., Kavur A.E., Güzeliş C., Dicle O., Segmentation of Abdominal Organs from MR Images Using Multi-level Hierarchical Classification, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 30 (3), 533–546, 2015
  12. Kaya H., Çavuşoğlu A., Çakmak H.B., Şen B., Delen D., Supporting the diagnosis process and processes after treatment by using image segmentation and image simulation techniques: Keratoconus example, Journal of