4 - Déroulement de phase : application à la correction de distorsions géométriques en IRM
Notice bibliographique
Résumé
Magnetic Resonance Imaging has entered clinical practice about fifteen years ago, and has become one of the most widely used imaging modality. MRI suffers from important geometric distortions, leading to pixel shifts and intensity variations in the acquired images. Correction of these distortions is clearly required in stereotactic surgery using frame-based registrations or neuro-navigation. These distortions can be corrected using the phase of signal or image. However, as in Inverse Synthetic Aperture Radar (ISAR), the phase of the signal is obtained modulo 2 π. The goal of Phase unwrapping is to retrieve the initial phase of the signal. After a brief summary of related works and applications mainly using ISAR data, this paper presents a new algorithm for phase unwrapping. This algorithm is fast, robust to noise and takes into account the discontinuities of the acquired object. It is based upon the notion of homogeneous region. This homogeneity is defined by phase jumps and no parameters have to be determined a priori. Experiments on noisy phantoms exhibit good robustness to noise. An application to the correction of MRI of the head is presented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».