Naslov magistrskega dela: Generiranje distorzijsko popravljenih BOLD fMRI slik brez prisotnosti slik magnetnega polja

Povzetek:

Distorzije zaradi magnetne susceptibilnosti poslabšajo kakovost EPI posnetkov in lahko povzročijo neskladje med funkcionalnimi in anatomskimi slikami, zato je njihovo popravljanje pomembno za zanesljive nadaljnje analize. Klasične metode zahtevajo dodatne zajeme, kot so posnetki magnetnega polja ali slike z obratno smerjo faznega kodiranja, ki pogosto niso na voljo v starejših podatkovnih zbirkah ali časovno omejenih kliničnih okoljih.
V magistrskem delu raziskujemo uporabo globokega učenja za popravljanje distorzij na podlagi ene slike z distorzijami in T1-utežene anatomske slike.
Primerjamo več arhitektur nevronskih mrež na podatkih treh kohort projekta Human Connectome Project ter izbrani model MedNeXt v1 Medium ocenimo v celotnem postopku obdelave 4D fMRI. Predlagani pristop v vseh kohortah dosega najboljše rezultate RMSE, SSIM in NMI ter presega nepopravljeno izhodišče, SynBOLD-DisCo in svojo različico z dodatnim postopkom topup. Dobro deluje pri vseh ovrednotenih smereh faznega kodiranja. Za sklepanje potrebuje le en prehod skozi nevronsko mrežo in se lahko izvaja na običajnem procesorju brez namenske grafične kartice.

Mentor: izr. prof. dr. Jure Demšar

Komisija za zagovor:

prof. dr. Erik Štrumbelj (predsednik),

prof. dr. Danijel Skočaj (član),

prof. dr. Polona Oblak (članica).

Prostor: Diplomska soba