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Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas

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Nombre: 37-07-Estudio ...
Tamaño: 835.2Kb
Formato: PDF
Descripción: Versión editorial
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dc.contributor.author Chillarón Pérez, Mónica es_ES
dc.contributor.author Costa Lacuesta, Iván es_ES
dc.contributor.author Vidal Gimeno, Vicente Emilio es_ES
dc.contributor.author Verdú Martín, Gumersindo Jesús es_ES
dc.contributor.author Morato Rafet, Sergio es_ES
dc.date.accessioned 2017-09-21T07:56:04Z
dc.date.available 2017-09-21T07:56:04Z
dc.date.issued 2016-09
dc.identifier.isbn 978-84-617-4660-6
dc.identifier.issn 1137-2885
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/87710
dc.description.abstract Para la reconstrucción de imágenes de TAC (Tomografía Axial Computarizada) existen diversos métodos a utilizar. El método objeto de este estudio es el LSQR utilizando pocas vistas, que combinado con un proceso de filtrado y aceleración permite obtener reconstrucciones de buena calidad exponiendo al paciente a menos radiación. En este trabajo se ha realizado un estudio multiparamétrico en un entorno Grid para determinar los parámetros óptimos de dicho método, y comparar la calidad de las imágenes obtenidas tras la reconstrucción con determinado número de vistas. es_ES
dc.description.sponsorship Este trabajo fue soportado por el proyecto ANITRAN PROMETEOII/2014/008 de la Generalitat Valenciana de España, por el Ministerio de Economía y Competitividad español con la subvención TIN2015-66972-C5-4-R cofinanciado por fondos FEDER y ENE2014-59442-P-AR. es_ES
dc.format.extent 8 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Senda Editorial es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject Reconstrucción es_ES
dc.subject Imágenes es_ES
dc.subject TAC es_ES
dc.subject Pocas vistas es_ES
dc.subject Lsqr es_ES
dc.subject Parametrización es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA NUCLEAR es_ES
dc.subject.classification CIENCIAS DE LA COMPUTACION E INTELIGENCIA ARTIFICIAL es_ES
dc.title Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/GVA//PROMETEOII%2F2014%2F008/ES/New improved capacities in 3d-VALKIN (Valencian Neutronic Kinetisc). N3D-VALKIN/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//TIN2015-66972-C5-4-R/ES/TECNICAS PARA LA MEJORA DE LAS APLICACIONES MULTIMEDIA Y COMPUTACION MATRICIAL/ es_ES
dc.relation.projectID info:eu-repo/grantAgreement/MINECO//ENE2014-59442-P/ES/DESARROLLO DE NUEVOS MODELOS Y CAPACIDADES EN EL SISTEMA DE CODIGOS ACOPLADO VALKIN%2FTH-3D. VERIFICACION, VALIDACION Y CUANTIFICACION DE INCERTIDUMBRES/ es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Química y Nuclear - Departament d'Enginyeria Química i Nuclear es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Sistemas Informáticos y Computación - Departament de Sistemes Informàtics i Computació es_ES
dc.description.bibliographicCitation Chillarón Pérez, M.; Costa Lacuesta, I.; Vidal Gimeno, VE.; Verdú Martín, GJ.; Morato Rafet, S. (2016). Estudio Multiparamétrico para Reconstrucción de Imágenes de TAC Empleando el Método LSQR con Pocas Vistas. Senda Editorial. http://hdl.handle.net/10251/87710 es_ES
dc.description.accrualMethod S es_ES
dc.relation.conferencename 42 Reunión Anual de la Sociedad Nuclear Española es_ES
dc.relation.conferencedate Septiembre 28-30, 2016 es_ES
dc.relation.conferenceplace Santander, España es_ES
dc.relation.publisherversion http://sne.es/es/recursos es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.senia 334566 es_ES
dc.contributor.funder Generalitat Valenciana es_ES
dc.contributor.funder Ministerio de Economía y Competitividad es_ES
dc.contributor.funder European Regional Development Fund es_ES


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