Utilize este link para identificar ou citar este item:
https://bdm.unb.br/handle/10483/13307
| Título: | Reconstrução de dados de ressonância magnética utilizando compressed sensing com informação a priori sobre o suporte |
| Autor(es): | Oliveira, Gabriel Lemes Silva Luciano de |
| Orientador(es): | Carvalho, João Luiz Azevedo de |
| Assunto: | Processamento de imagens - técnicas digitais
Ressonância magnética |
| Data de apresentação: | Jul-2013 |
| Data de publicação: | 8-Jun-2016 |
| Referência: | OLIVEIRA, Gabriel Lemes Silva Luciano de. Reconstrução de dados de ressonância magnética utilizando compressed sensing com informação a priori sobre o suporte. 2013. ii, 88 f., il. Monografia (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2013. |
| Resumo: | Um algoritmo para o problema de regularização `p tolerante a erro é apresentado, inspirado na técnica de mínimos quadrados iterativamente reponderados. O desenvolvimento do algoritmo segue considerações heurísticas no lugar de uma análise matemática rigorosa. O desempenho do algoritmo é avaliado empiricamente. O trabalho foca a regularização `p na aplicação de compressed sensing à aquisição acelerada de imagens por ressonância magnética. _______________________________________________________________________________ ABSTRACT
An algorithm for the error-tolerant `p regularization problem is presented, inspired by the technique of iteratively reweighted least squares. The development of the algorithm follows heuristic considerations instead of a rigorous mathematical analysis. The performance of the algorithm is evaluated empirically. The work focuses the `p regularization in the application of compressed sensing to accelerated magnetic resonance imaging. |
| Informações adicionais: | Monografia (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2013. |
| Aparece na Coleção: | Engenharia Elétrica
|
Este item está licenciado na Licença Creative Commons
