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Master's Dissertation
DOI
https://doi.org/10.11606/D.59.2013.tde-20082013-161108
Document
Author
Full name
Antonio Carlos da Silva Senra Filho
E-mail
Institute/School/College
Knowledge Area
Date of Defense
Published
Ribeirão Preto, 2013
Supervisor
Committee
Murta Junior, Luiz Otavio (President)
Moraes, Eder Rezende
Santos, Antonio Carlos dos
Title in Portuguese
Filtro de difusão anisotrópica anômala como método de melhoramento de imagens de ressonância magnética nuclear ponderada em difusão
Keywords in Portuguese
Difusão Anômala
Filtro Espacial
Ressonância Magnética
Suavização
Abstract in Portuguese
Métodos de suavização através de processos de difusão é frequentemente utilizado como etapa prévia em diferentes procedimentos em imagens. Apesar da difusão anômala ser um processo físico conhecido, ainda não é aplicada à suavização de imagens como a difusão clássica. Esta dissertação propõe e relata a implementação e avaliação de filtros de difusão anômala, tanto isotrópico quanto anisotrópico, como um método de melhoramento em imagens ponderadas em difusão (DWI) e imagens de tensor de difusão (DTI) dentro do imageamento por ressonãncia magnética (MRI). Aqui propõe-se generalizar a difusão anisotrópica e isotrópica com o conceito de difusão anômala em processamento de imagens. Como metodologia implementou-se computacionalmente as equações de difusão bidimensional e aplicou às imagens MRI para avaliar o seu potencial como filtro de melhoramento. Foram utilizadas imagens de ressonância magnética de aquisição DTI em voluntários saudáveis. Os resultados obtidos neste estudo foram a verificação que métodos baseados em difusão anômala melhoram a qualidade em processamento das imagens DTI e DWI quando observadas medidas de qualidade como a relação sinal ruído (SNR) e índice de similaridade estrutural (SSIM), e assim determinou-se parâmetros ótimos para as diferentes imagens e situações que foram avaliadas em função dos seus parâmetros de controle, em especial o parâmetro anômalo, chamado de q. Os resultados apresentados aqui permitem prever não apenas uma melhora na qualidade das imagens DTI e DWI resultantes do processamento proposto, como também possível redução de repetições na sequência de aquisição de MRI para um SNR predeterminado.
Title in English
Anisotropic anomalous filter as image enhancement method to nuclear magnetic resonance diffusion weighted imaging
Keywords in English
Anomalous Diffusion
Magnetic Resonance.
Smoothing
Spatial Filtering
Abstract in English
Smoothing methods through diffusion processes is often used as a preliminary step in different procedures in images. Although the anomalous diffusion is a known physical process, it is not applied to image smoothing as the classical diffusion. This paper proposes and describes implementation and evaluation of anomalous diffusion filters, both isotropic and anisotropic, as a method of improving on diffusion-weighted images (DWI) and diffusion tensor images (DTI) within the magnetic resonance imaging (MRI). Hereby is proposed to generalize the isotropic and anisotropic diffusion with the concept of anomalous diffusion in image processing. The methodology is implemented computationally as bidimensional diffusion equations and applied to MRI images to evaluate its potential as a filter for quality improvement. We used DTI and DWI imaging to acquire from healthy volunteers as image set. The results of this study verified that methods based on anomalous diffusion improved DWI and DTI image processing when observed quality measures such as signal to noise ratio (SNR) and structural similarity index (SSIM), and determined filter optimal parameters for different images and situations evaluated in terms of their control parameters, particularly the anomalous parameter, called q. The results presented here can predict not only an improvement in the quality of DWI and DTI images resulting from the proposed method, and additionally the possible reduction of repetitions following acquisition of MRI for a predetermined SNR.
 
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tese_Digital.pdf (14.07 Mbytes)
Publishing Date
2013-12-11
 
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