Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: T2

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Zastosowanie sieci neuronowej do optymalizacji czasu analizy obrazów MR na podstawie krzywych czasów relaksacji T1 i T2 wycinka guza prostaty

Aebisher David, Truszkiewicz Adrian, Osuchowski Michał, Wojtas Łukasz, Dynarowicz Klaudia, Bartusik-Aebisher Dorota

Inżynier i Fizyk Medyczny

2023

Vol. 12, nr 3

241--246

Sztuczne sieci neuronowe stanowią jedną z najszybciej rozwijających się metod przetwarzania danych. W diagnostyce obrazowej znajdują one zastosowania do analiz obrazów uzyskiwanych w różnych systemach diagnostycznych. Rezonans magnetyczny wydaje się być najbardziej obiecującym źródłem danych ze względu na różnorodność uzyskiwanych obrazów. W niniejszej pracy została zaprezentowania metoda analizy i segmentacji obrazu na podstawie kształtu funkcji opisującej zależności intensywności sygnału od czasów repetycji (TR) oraz czasu echa (TE). W pierwszym przypadku krzywa opisywała zmienność sygnału dla określania czasu relaksacji podłużnej (T1), natomiast w drugim krzywa odpowiadała relaksacji poprzecznej (T2). W pierwszej części pracy zaprezentowano wyniki analizy obrazu fantomu składającego się z trzech probówek zawierających różne wodne roztwory CuSO4. Druga część to próba zastosowania metody do badania wycinków tkanek nowotworowych prostaty. Do analiz wykorzystano pakiet programowy MATLAB (prod. The MathWorks). Zaimplementowano w nim zarówno odczyt danych bezpośrednio z plików DICOM, jak również zaproponowaną sieć neuronową. Za wykorzystaniem tegoż oprogramowania przemawiały ogromne możliwości pakietu, jak również względna łatwość implementacji kodu. We wnioskach zapisano, iż zaproponowana sieć neuronowa w sposób zadowalający dokonała segmentacji obrazu. Zastosowanie sieci neuronowej wydatnie skróciło obliczenia z uwagi na pominięcie pikseli obrazujących przestrzenie upowietrznione. Ograniczeniu uległy również elementy obrazu prezentujące całkowicie zafałszowane wartości czasów relaksacji, a więc artefakty.

Artificial neural networks are one of the fastest growing image processing methods. In diagnostic imaging, they are finding applications for analyzing images obtained by various diagnostic systems. Magnetic resonance imaging (MRI) seems to be the most promising source of data - images due to the variety of images obtained. This paper presents a method of image analysis and segmentation based on the shape of a function describing the dependence of signal intensity on repetition times (TR) and echo times (TE). In the first case, the curve described the signal variation for determining the longitudinal relaxation time (T1), while in the second case the curve corresponded to transverse relaxation (T2). The first part of the paper presents the results of image analysis of a phantom consisting of three test tubes containing different aqueous CuSO4 solutions. The second part is an attempt to apply the method to the examination of prostate cancer tissue ex vivo. The MATLAB software package by The MathWorks was used for the analyses. It implemented both the reading of data directly from DICOM files and the proposed neural network. The huge capabilities of the package as well as the relative ease of code implementation were in favor of using the software. In conclusion, it should be said that the proposed neural network satisfactorily performed image segmentation. The use of the neural network significantly shortened the calculations due to the omission of pixels depicting aerated spaces. Also reduced were the image elements presenting completely falsified values of relaxation times and thus artifacts.

Efects of high-temperature thermal treatment on the porosity of red sandstone: an NMR analysis

Zhang He, Sun Qiang, Jia Hailiang, Dong Zhihao, Luo Tao

Acta Geophysica

2021

Vol. 69, no. 1

113--124

High temperatures afect the physical properties of red sandstone seriously, especially the pores. Understanding its mechanism is of great signifcance in coal mining following underground gasifcation, geothermal energy utilization, and the deep burial of nuclear waste. Nuclear magnetic resonance (NMR) was used to detect pore structure characteristics, and scanning electron microscopy (SEM) and polarizing light microscopy (PLM) were used to mechanism of change. The transverse relaxation time (T2) and signal strengths of red sandstone treated at various temperatures were observed by NMR, and then, the pore situation can be obtained, and fnally, the infuence of temperature on the pore structure of red sandstone can be obtained. Microscopic photographs of the pores of red sandstone were obtained by SEM and PLM to assist in explaining the process of microstructural change, especially the infuences of temperature on pore characteristics and grain morphology and distribution. The researches indicate that after the heat treatment of red sandstone at 25–1300 °C, the pore and strength characteristics change in well-defned stages. Before 500 °C, the pore diameters and distribution range increase, but the porosity and internal grain structure do not change signifcantly. At 500–1000 °C, red sandstone micropores contract, mesopores and macropores develop, and strength decreases. After 1000 °C, the grains that comprise sandstone melt and fll many of the pores, decreasing porosity. The proportion of micropores decreases, while mesopores and macropores increase. In addition, a large number of bubbly holes appear in and on the sandstone, presumably caused by gases such as CO2, and water vapor from dehydrating grains. The changes in pore and cementation states with temperature are the main factors afecting the tensile strength of red sandstone.