Carlos Castillo, estudiante del Magíster en Ciencias de la Ingeniería con área de especialización: Ingeniería Electrica y quien participa en el Centro de Imágenes Biomedicas UC defendió su tesis titulada “Novel Techniques and Signal Models with Applications in MRI”.
¡Felicidades!
Abstract:
Este trabajo contiene dos aplicaciones de modelos en resonancia magnética (MR).
La primera, corresponde a la utilización de técnicas de optimización no convexa para la recuperación de imágenes sub-muestreadas. Lo que es capaz de acelerar la adquisición de MRI. En particular, se maximiza el índice de Gini (utilizado en economía para medir desigualdad) para encontrar una representación rala de la imagen en vez de usar la norma-ℓ1. Los resultados favorecen el índice de Gini sobre la norma-ℓ1, dado que logra una reducción de la cantidad de muestras con la misma calidad de imagen. Reduciendo efectivamente el tiempo de adquisición. Esto se probó con un fantoma numérico y con imágenes in-vivo.
La segunda aplicación corresponde al uso de imágenes de espectro de difusión (DSI) para obtener una caracterización de la microestructura. Se introduce un nuevo concepto llamado “separación de barreras efectivas” para obtener una distribución de probabilidad del tamaño de las barreras en cada dirección. Esto es útil, por ejemplo, para caracterizar el tamaño de axones y sus direcciones en el cerebro. Sin embargo, el método puede emplearse para otros tejidos también. Los resultados muestran una buena caracterización de la microestructura en los fantomas usados de: fibras cruzadas y cuerpo calloso.