| 19-11-2021 |
Corrección de distorsiones off-resonance para Echo Planar Imaging
En resonancia magnética, cuando el campo no es perfectamente uniforme, condición que se conoce como off-resonance, se produce un error en la fase de la señal. Esta fase, a su vez, produce distorsiones en la imagen. Existen muchas técnicas para corregir la fase para cuando el off-resonance es débil, sin embargo, cuando el off-resonance es fuerte, la señal puede incluso desaparecer. En este proyecto, la idea es usar información de la magnitud (y no de la fase) para corregir el efecto.
Keywords:
MRI
procesamiento señal
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 3/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 03-07-2020 |
Adquisición y reconstrucción de imágenes de Resonancia Magnética
En este trabajo estudiaremos nuevas maneras de obtener las imágenes con resonancia magnética y diseñaremos los algoritmos de reconstrucción correspondientes. Se hará especial énfasis en imágenes obtenidas con campos inhomogeneos y de adquisición rápida.
Keywords:
MRI
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 5/10 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 19-12-2019 |
Reconstrucción de imágenes incompletas
Las imágenes submuestreadas son una manera de aumentar la velocidad de adquisición para la resonancia magnética. En este proyecto estudiaremos diferentes espacios en los cuales se pueden representar los datos de manera de facilitar su reconstrucción empleando algoritmos de Compressed Sensing.
Prerequisitos:
IEE2103
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 10 créditos y tiene 2/3 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 19-11-2021 |
Off-resonance correction for Echo Planar Imaging
Keywords:
MRI
procesamiento señal
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 3/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 03-07-2020 |
Magnetic Resonance Imaging Acquisition and Reconstruction
Keywords:
MRI
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 5/10 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-12-2019 |
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 19-12-2019 |
Reconstruction of incomplete images
The images submuestreadas are a way to increase the speed of acquisition for the magnetic resonance imaging. In this project we will study different spaces in which they can represent the data in a manner to facilitate its reconstruction by employing algorithms of Compressed Sensing.
Prerequisites:
IEE2103
Evaluation method: Nota 1-7, with 2/3 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |