Medical image computing for electrical and mechanical properties
저자
발행사항
Seoul : Graduate School, Yonsei University, 2017
학위논문사항
학위논문(박사)-- Graduate School, Yonsei University : Department of Computational Science and Engineering 2017. 2
발행연도
2017
작성언어
영어
주제어
발행국(도시)
서울
형태사항
xx, 196 p. : 삽화 ; 26 cm
일반주기명
지도교수: Jin Keun Seo
소장기관
Medical imaging methods have gained increasing attention for that they can help the physician to diagnose the diseases visually. Mathematically, medical imaging problems are represented as inverse problems, that is, given measured data to image certain parameters (electrical, mechanical or optical property) inside the body with some inherent mathematical physics relations. Inverse problems are usually ill-posed and nonlinear which make it difficult to recover the parameters in the body reliably. A reasonable solution can be achieved with linearization and proper regularization.
Electrical impedance tomography (EIT) is a medical imaging modality to reconstruct the electrical conductivity distribution or the change of conductivity in the body by injecting current and measuring voltage through the electrodes attached to the surface of the body. Ill-posedness and instability of EIT hinder its use in the routine medical diagnosis. We mainly focus on the multiple applications of EIT and development of robust algorithms for imaging. The Bayesian approach for static EIT was presented. We experimentally validated the usefulness of difference EIT for detecting the crack in concrete structures, underground pollution monitoring and lung ventilation monitoring. Due to the very high temporal resolution of EIT, it is believed to have the most important application in real time lung ventilation monitoring. For the time difference lung EIT, we introduce the so-called monotonicity-based methods which include a global monotonicity-based method and local monotonicity-based method. After that, the lung collapsed detection using principal component analysis (PCA) is studied. The local reconstruction method was proposed based on the prior lung region information from the reconstruction using the projected data. For the frequency difference EIT, the multifrequency spectroscopic impedance imaging method was proposed for recovering cracks and reinforcing bars in the concrete structure.
MRE is a medical imaging method to reconstruct the elasticity distribution in the body given the displacement field distribution generated by time-harmonic vibrations. Previous methods in MRE usually use the simplified version of the governing equation which ignores the contribution of the compression modulus. Moreover, the existing methods require derivations of the noisy measured displacement data which leads to noise (artifacts) propagation. Our proposed method uses the full viscoelasticity equation and the adjoint approach to reconstruct both the shear elasticity and shear viscosity parameters given enough good initial guess. And the proposed method does not need any derivative of the measured data.
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