Super-resolution in brain Diffusion Weighted Imaging (DWI)

Abstract. Diffusion Weighted (DW) imaging has proven to be useful at analysing brain architecture as well as at establishing brain tract organization and neuronal connectivity. However, an actual clinical use of DW images is currently limited by a series of acquisition artifacts, among them the part...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Tarquino González, Jonathan Steve
Tipo de recurso: tesis de maestría
Estado:Versión aceptada para publicación
Fecha de publicación:2014
País:Colombia
Institución:Universidad Nacional de Colombia
Repositorio:Repositorio UN
Idioma:español
OAI Identifier:oai:repositorio.unal.edu.co:unal/54123
Acceso en línea:https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/54123
http://bdigital.unal.edu.co/48958/
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:61 Ciencias médicas; Medicina / Medicine and health
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Super-resolution
Image processing
Diffusion Weighted Imaging
Shearlet transform
Multiscale representation
Sparse representation
Super-resoluci´on,
Imágenes de Diffusión Ponderada (DWI)
Transformada Shearlet
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description Abstract. Diffusion Weighted (DW) imaging has proven to be useful at analysing brain architecture as well as at establishing brain tract organization and neuronal connectivity. However, an actual clinical use of DW images is currently limited by a series of acquisition artifacts, among them the partial volume effect (PVE) that may completely alter the spatial resolution and therefore the visualization of microanatomical details. In this work, a new superresolution method will be presented, taking advantage of the redundant structural patterns that shape the brain. The proposed method couples low-high resolution information and explores different directional spaces that might exploit the spectral content of the DW images. A comparison of this proposal with a classical image interpolation method demostrates an improvement of about 3 dB when using the typical PSNR.
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