Zachęcamy do zapoznania się z najnowszą publikacją pracowników Instytutu
📖 Serdecznie zachęcamy do zapoznania się z najnowszym artykułem naszego kolegi Jakuba Jurka pt. "Phase Correction and Noise-to-Noise Denoising of Diffusion Magnetic Resonance Images using Neural Networks".
📝 Współautorami pracy są: Andrzej Materka - emerytowany profesor Instytutu Elektroniki, Kamil Ludwisiak, Agata Majos i Filip Szczepankiewicz.
Cały artykuł dostępny jest na 👉 stronie.
A poniżej zamieszczamy zwięzłe streszczenie pracy 👇
Dyfuzja cząstek wody w tkankach niesie cenną informację o ich strukturze. Tomografia rezonansu magnetycznego pozwala obrazować tę informację, a na podstawie intensywności obrazów estymowane są parametry dyfuzji – potencjalne biomarkery różnych chorób. Niestety, tę estymację cechuje mała precyzja i dokładność. Jednym ze zjawisk warunkujących taki stan rzeczy jest losowość fazy zespolonej intensywności obrazów dyfuzyjnych, cechująca powtarzane pomiary intensywności. W artykule autorzy zaproponowali sieć neuronową służącą do korygowania fazy. Skorygowane obrazy można uśredniać w dziedzinie zespolonej, a w rezultacie poprawić precyzję i dokładność pomiaru intensywności.