|
|
DEEP LEARNING FOR SINGLE-VOXEL AND MULTIDIMENSIONAL MR-SPECTROSCOPIC SIGNAL QUANTIFICATION, AND ITS COMPARISON WITH NONLINEAR LEAST-SQUARES FITTING
Shamaei, Amir Mohammad ; Latta,, Peter (referee) ; Kozubek, Michal (referee) ; Jiřík, Radovan (advisor)
Pro získání koncentrace metabolitů ve vyšetřované tkáni ze signálů magnetické rezonanční spektroskopie (MRS) je nezbytné provézt předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS signálu. Rychlý, přesný a účinný proces zpracování (předzpracování, analýza a kvantifikace) MRS dat je však náročný. Tato práce představuje nové přístupy pro předzpracování, analýzu a kvantifikaci MRS dat založené na hlubokém učení (DL). Navržené metody potvrdily schopnost použití DL pro robustní předzpracování dat, rychlou a efektivní kvantifikaci MR spekter, odhad koncentrací metabolitů in vivo a odhad nejistoty kvantifikace. Navržené přístupy výrazně zlepšily rychlost předzpracování a kvantifikace MRS signálu a prokázaly možnost použití DL bez učitele. Z hlediska přesnosti byly získány výsledky srovnatelné s tradičními metodami. Dále byl zaveden standardní formát dat, který usnadňuje sdílení dat mezi výzkumnými skupinami pro aplikace umělé inteligence. Výsledky této studie naznačují, že navrhované přístupy založené na DL mají potenciál zlepšit přesnost a efektivitu zpracování MRS dat pro lékařskou diagnostiku. Disertační práce je rozdělena do čtyř částí: úvodu, přehledu současného stavu výzkumu, shrnutí cílů a úkolů a souboru publikací, které představují autorův přínos v oblasti aplikací DL v MRS.
|
guest ::
