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Cálculo automático del R2* en el cerebro a partir de imágenes de RM mediante ajuste de curvas monexponencial

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Cálculo automático del R2* en el cerebro a partir de imágenes de RM mediante ajuste de curvas monexponencial

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dc.contributor.advisor Bosch Roig, Ignacio es_ES
dc.contributor.advisor Alberich Bayarri, Ángel es_ES
dc.contributor.author Moya Claramunt, Carlos es_ES
dc.date.accessioned 2017-12-02T15:25:47Z
dc.date.available 2017-12-02T15:25:47Z
dc.date.created 2017-07-11
dc.date.issued 2017-12-02 es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/91787
dc.description.abstract In this project, a solver will be developed and implemented in Matlab code (Mathworks Inc., Natick, MA) for the calculation of R2* parameter from MR. Rat brains were used to validate the results. First, brain was segmented in T2 3D sequence using an automatic method. Then, T2_3D and Multi-Echo T2 sequences were registered to and atlas, where there are the regions of the rat brain segmented. After that, properties of the signal loss in Multi-Eco sequence (monoexponential model) were analyzed. Finally, information about relaxation R2* was acquired, which is related with iron concentration. And the results are shown in a parametric map and 3D volume. es_ES
dc.description.abstract En este proyecto se desarrollará e implementará una herramienta en Matlab para el cálculo del parámetro R2* a partir de RM. Se utilizarán cerebros de animal (rata Wistar) para validar los resultados del mismo. En primer lugar se debe hacer una segmentación del cerebro en la secuencia T2 3D de manera automática. A continuación, se realiza un registro tanto de la secuencia T2 3D como de la Multi-Echo T2 a un atlas donde se encuentran cada una de las regiones del cerebro de rata segmentadas. Seguidamente se procede al análisis de les propiedades de la caída de la señal de la secuencia Multi-Eco T2 (modelo de caída monoexponencial). Por último, a partir del ajuste, adquirimos información sobre la relajación R2*, que está relacionada con la concentración de hierro en el tejido, y se representan los resultados en un mapa paramétrico y en un volumen 3D es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.subject solver es_ES
dc.subject brain es_ES
dc.subject segmentation es_ES
dc.subject register es_ES
dc.subject Multi-Echo T2 es_ES
dc.subject mono-exponential es_ES
dc.subject brain. es_ES
dc.subject algoritmo es_ES
dc.subject Matlab es_ES
dc.subject cerebro es_ES
dc.subject segmentación es_ES
dc.subject corregistro es_ES
dc.subject T2 3D es_ES
dc.subject Multi-Eco T2 es_ES
dc.subject monoexponencial es_ES
dc.subject R2* es_ES
dc.subject hierro. es_ES
dc.subject.classification TEORIA DE LA SEÑAL Y COMUNICACIONES es_ES
dc.subject.other Grado en Ingeniería de Tecnologías y Servicios de Telecomunicación-Grau en Enginyeria de Tecnologies i Serveis de Telecomunicació es_ES
dc.title Cálculo automático del R2* en el cerebro a partir de imágenes de RM mediante ajuste de curvas monexponencial es_ES
dc.type Proyecto/Trabajo fin de carrera/grado es_ES
dc.rights.accessRights Cerrado es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación - Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Comunicaciones - Departament de Comunicacions es_ES
dc.description.bibliographicCitation Moya Claramunt, C. (2017). Cálculo automático del R2* en el cerebro a partir de imágenes de RM mediante ajuste de curvas monexponencial. http://hdl.handle.net/10251/91787 es_ES
dc.description.accrualMethod TFGM es_ES
dc.relation.pasarela TFGM\63303 es_ES


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