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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 |