Tesi etd-05082024-154649 |
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Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
VALORI, IACOPO
URN
etd-05082024-154649
Titolo
Deep Learning-based deformable registration of MRI multisequence images for artefact correction
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'INFORMAZIONE
Corso di studi
INGEGNERIA BIOMEDICA
Relatori
relatore Prof. Vozzi, Giovanni
relatore Prof. Positano, Vincenzo
relatore Dott. Rolla, Riccardo
relatore Prof. Positano, Vincenzo
relatore Dott. Rolla, Riccardo
Parole chiave
- deep learning
- interpolation techniques
- medical image registration
- mri artefacts
- supervised learning-based model
Data inizio appello
31/05/2024
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
31/05/2094
Riassunto
Survey on deep learning in medical image registration and MRI artifacts. Implementation of a Supervised Learning-based model for multisequence artifacted MRI images to predict the alignment of input image pairs through the use of displacement vectors. Discussion, analysis, and validation of different types of interpolation techniques to achieve the best registration using quantitative and qualitative indexes.
File
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Tesi non consultabile. |
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