Tesi etd-04032018-113737 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
FALLO, GIADA
Indirizzo email
giada.fallo@gmail.com
URN
etd-04032018-113737
Titolo
Bayesian Optimization for sequence design in quantitative magnetic resonance imaging
Dipartimento
INFORMATICA
Corso di studi
INFORMATICA
Relatori
relatore Prof. Bacciu, Davide
correlatore Dott. Cisternino, Antonio
controrelatore Prof. Frangioni, Antonio
tutor Dott. Buonincontri, Guido
correlatore Dott. Cisternino, Antonio
controrelatore Prof. Frangioni, Antonio
tutor Dott. Buonincontri, Guido
Parole chiave
- experimental design
- quantitative magnetic resonance imaging
- Gaussian Processes
- Bayesian Optimization
Data inizio appello
27/04/2018
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
27/04/2088
Riassunto
The thesis concerns the automatic selection of parameters controlling sequence acquisition in quantitative magnetic resonance imaging. A Bayesian Optimization approach is proposed based on Gaussian Processes. The method has been tested using undersampled acquisition with pseudo-random lists of sequence parameters for the purpose of identifying an optimal schedule to be ultimately used in clinical imaging.
File
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Tesi non consultabile. |
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