Compressed Sensing Magnetic Resonance Image Reconstruction Algorithms: A Convex Optimization Approach

4.8

بر اساس نظر کاربران

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید
هر دانلود یا پرسش از هوش مصنوعی 2 امتیاز لازم دارد، برای بدست آوردن امتیاز رایگان، به صفحه ی راهنمای امتیازات سر بزنید و یک سری کار ارزشمند انجام بدین


معرفی کتاب: Compressed Sensing Magnetic Resonance Image Reconstruction Algorithms

کتاب «Compressed Sensing Magnetic Resonance Image Reconstruction Algorithms: A Convex Optimization Approach» نوشته‌ شده توسط بهبیش دکا و سومیت داتا، یکی از منابع مهم و برجسته در زمینه بازسازی تصویر در فناوری تصویربرداری رزونانس مغناطیسی (MRI) با استفاده از تکنیک‌های نوین مثل Compressed Sensing و Convex Optimization است. این کتاب به طور عمقی به چالش‌ها، اصول، الگوریتم‌ها و کاربردهای عملی این حوزه پرداخته است و به عنوان مرجعی کلیدی برای محققان و دانشجویان به شمار می‌رود.

خلاصه کتاب

این کتاب به اصول اساسی Compressed Sensing پرداخته و آن را در زمینه بازسازی تصاویر MRI اعمال می‌کند. در تصویربرداری MRI، دستیابی به تصاویر با رزولوشن بالا و در عین حال کاهش زمان اسکن از چالش‌های مهم محسوب می‌شود. تکنیک Compressed Sensing به عنوان یک رویکرد انقلابی معرفی شده که با استفاده از زیرنمونه‌برداری و موفقیت در بازسازی دقیق داده‌ها، زمان اسکن را کاهش می‌دهد. نویسندگان در این کتاب از راهکارهای Convex Optimization برای حل مسائل بازسازی استفاده می‌کنند و مزایا، چالش‌ها و کاربردهای این روش‌ها را با جزئیات کامل شرح می‌دهند.

علاوه بر بررسی الگوریتم‌های اصلی، نویسندگان به کاربردهای عملی و نتایج حاصل از پیاده‌سازی این تکنیک‌ها در سیستم‌های واقعی MRI نیز پرداخته‌اند. به این ترتیب، خوانندگان می‌توانند دانش نظری و عملی را برای آموزش و تحقق پروژه‌های خود ترکیب کنند.

نکات کلیدی

  • آشنایی با مفاهیم پایه‌ای Compressed Sensing و مزایای آن نسبت به روش‌های سنتی.
  • معرفی الگوریتم‌های Convex Optimization و کاربرد آنها در بازسازی تصاویر MRI.
  • توضیح روش‌های مختلف زیرنمونه‌برداری و تحلیل آنها در زمینه داده‌های MRI.
  • مطالعه جامع روش‌های پیاده‌سازی برای بازسازی تصاویر با کیفیت بالا.
  • ارائه نتایج عملی و آنالیز عملکرد الگوریتم‌ها در سیستم‌های MRI واقعی.

جملات معروف

"The underlying principle of Compressed Sensing is the surprising ability to reconstruct sparse or compressible signals with significantly fewer samples than traditional methods require."

Bhabesh Deka & Sumit Datta

"Convex Optimization serves as the backbone of modern algorithms for solving complex reconstruction tasks with efficiency and precision."

Bhabesh Deka & Sumit Datta

چرا این کتاب مهم است؟

تصویربرداری MRI یک ابزار حیاتی در زمینه‌های پزشکی و تحقیقات زیستی است. اما چالش‌هایی مانند زمان بالای اسکن و نیاز به پردازش پیچیده داده‌ها باعث شده تا تکنیک‌های نوین مورد توجه قرار گیرند. این کتاب با ارائه راه‌حل‌های موثر مبتنی بر Compressed Sensing و Convex Optimization، نه تنها به بهبود کیفیت تصاویر می‌پردازد، بلکه زمان پردازش و هزینه‌ها را نیز کاهش می‌دهد.

محققان، دانشجویان و متخصصان در این حوزه می‌توانند از این کتاب به عنوان منبعی معتبر و مدرن بهره ببرند تا دانش و مهارت‌های خود را ارتقا دهند. نوآوری‌های معرفی شده در این کتاب به طور مستقیم منجر به پیشرفت در فناوری MRI و تاثیرات مثبت بر تشخیص پزشکی می‌شود.

This book presents a comprehensive review of the recent developments in fast L1-norm regularization-based compressed sensing (CS) magnetic resonance image reconstruction algorithms. Compressed sensing magnetic resonance imaging (CS-MRI) is able to reduce the scan time of MRI considerably as it is possible to reconstruct MR images from only a few measurements in the k-space; far below the requirements of the Nyquist sampling rate. L1-norm-based regularization problems can be solved efficiently using the state-of-the-art convex optimization techniques, which in general outperform the greedy techniques in terms of quality of reconstructions. Recently, fast convex optimization based reconstruction algorithms have been developed which are also able to achieve the benchmarks for the use of CS-MRI in clinical practice. This book enables graduate students, researchers, and medical practitioners working in the field of medical image processing, particularly in MRI to understand the need for the CS in MRI, and thereby how it could revolutionize the soft tissue imaging to benefit healthcare technology without making major changes in the existing scanner hardware. It would be particularly useful for researchers who have just entered into the exciting field of CS-MRI and would like to quickly go through the developments to date without diving into the detailed mathematical analysis. Finally, it also discusses recent trends and future research directions for implementation of CS-MRI in clinical practice, particularly in Bio- and Neuro-informatics applications.

دانلود رایگان مستقیم

شما میتونید سوالاتتون در باره کتاب رو از هوش مصنوعیش بعد از ورود بپرسید

دسترسی به کتاب‌ها از طریق پلتفرم‌های قانونی و کتابخانه‌های عمومی نه تنها از حقوق نویسندگان و ناشران حمایت می‌کند، بلکه به پایداری فرهنگ کتابخوانی نیز کمک می‌رساند. پیش از دانلود، لحظه‌ای به بررسی این گزینه‌ها فکر کنید.

این کتاب رو در پلتفرم های دیگه ببینید

WorldCat به شما کمک میکنه تا کتاب ها رو در کتابخانه های سراسر دنیا پیدا کنید
امتیازها، نظرات تخصصی و صحبت ها درباره کتاب را در Goodreads ببینید
کتاب‌های کمیاب یا دست دوم را در AbeBooks پیدا کنید و بخرید

نویسندگان:


1328

بازدید

4.8

امتیاز

0

نظر

98%

رضایت

نظرات:


4.8

بر اساس 0 نظر کاربران

Questions & Answers

Ask questions about this book or help others by answering


Please وارد شوید to ask a question

No questions yet. Be the first to ask!

قیمت نهایی
188,000 تومان
خرید موقتاً غیرفعال است
0

تماس با پشتیبان