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Tese de Doutorado
DOI
Documento
Autor
Nome completo
Daniel Cosmo Pizetta
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2018
Orientador
Banca examinadora
Tannus, Alberto (Presidente)
Bonagamba, Tito Jose
Menotti, Ricardo
Papoti, Daniel
Salmon, Carlos Ernesto Garrido
Título em inglês
PyMR: a framework for programming magnetic resonance systems
Palavras-chave em inglês
Digital spectrometer
Framework
Magnetic resonance
Pulse sequence
Python
Resumo em inglês
In recent years, the use of magnetic resonance technology has grown with advances in hardware, delivering accessible and small-size equipment and devices that open a range of new applications. Innovation in this field requires versatility and flexibility of both hardware and software. Despite the technological advances in the magnetic resonance hardware, the software still the most notable problem currently. This stagnation, delays progress that could reduce production costs and deliver faster development. Researchers in this field are unsatisfied with currently available options. In this panorama, we seek the enhancement of our specific framework for programming magnetic resonance systems, employing concepts from the areas of computing, engineering, and physics. This setup allows the software to merge different perceptions, causing it to be flexible and robust. We converged to Python and object-oriented programming to offer the Python Magnetic Resonance framework - PyMR. The PyMR includes graphical interfaces from templates that can be filled with data, requiring no programming. Our framework comprises other programming tools such as our plugin for the Spyder IDE, which creates the perfect environment to create systems and the pulse sequences. Also, a user-friendly magnetic resonance simulator MR SPRINT, derived from the PyMR structure, addresses educational use, exposing the whole experiment construction, setup, and visualization. Including, PyMR has been contributing to new challenging magnetic resonance systems, introducing modern concepts to change the actual scenario the researchers are facing when developing new magnetic resonance systems.
Título em português
PyMR: Um framework para programação de sistemas de ressonância magnética
Palavras-chave em português
Espectrômetro digital
Framework
Python
Ressonância Magnética
Sequência de pulsos
Resumo em português
Nos últimos anos, o uso da tecnologia de ressonância magnética cresceu com os avanços em hardware, fornecendo equipamentos e dispositivos acessíveis e de pequeno porte que abrem uma série de novas aplicações. Inovações neste campo requerem versatilidade e flexibilidade de hardware e software. Apesar dos avanços tecnológicos no hardware de ressonância magnética, o software ainda é um dos maiores problemas atualmente. Essa estagnação atrasa o progresso que poderia reduzir os custos de produção e proporcionar um desenvolvimento mais rápido. Além disso, pesquisadores neste campo estão insatisfeitos com as opções atualmente disponíveis. Com este panorama, buscamos o aprimoramento de nosso framework para programação de sistemas de ressonância magnética, empregando conceitos das áreas de computação, engenharia e física. Essa configuração permite que o software mescle visões de diferentes meios, fazendo com que a estrutura seja flexível e robusta. Nós convergimos, então, para a linguagem Python e programação orientada a objetos para oferecer o framework Python Magnetic Resonance - PyMR. O PyMR inclui interfaces gráficas a partir de modelos que podem ser preenchidos com dados, sem a necessidade de programação. Nossa estrutura compreende outras ferramentas de programação, como o nosso plugin para o Spyder IDE, que cria o ambiente perfeito para criar novos sistemas e sequências de pulsos. Além disso, um simulador de ressonância magnética de fácil utilização, MR SPRINT, derivado da estrutura PyMR, aborda o uso educacional, expondo toda a construção, configuração e visualização do experimento. O PyMR vem contribuindo para novos e desafiadores sistemas de ressonância magnética, introduzindo conceitos modernos para mudar o cenário atual que os pesquisadores estão enfrentando.
 
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Data de Publicação
2019-05-23
 
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