DSpace

Please use this identifier to cite or link to this item: http://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/4098
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTrần, Thị Minh Hạnh, TS-
dc.contributor.advisorPhan, Trần Đăng Khoa, TS-
dc.contributor.authorTừ, Phương Nguyên-
dc.date.accessioned2024-02-22T08:46:12Z-
dc.date.accessioned2024-02-22T08:46:18Z-
dc.date.available2024-02-22T08:46:12Z-
dc.date.available2024-02-22T08:46:18Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://tainguyenso.dut.udn.vn/handle/DUT/4098-
dc.descriptionLV. Mã số: 106210264; 117 trvi
dc.description.abstractHiện nay, việc thu thập dữ liệu qua hình ảnh đang được áp dụng rộng rãi trong mọi lĩnh vực, đặc biệt là y tế. Tuy nhiên, hình ảnh cộng hưởng từ (MR) thường bị nhiễu do nhiều yếu tố như chuyển động và không ổn định của thiết bị quét. Để giảm nhiễu và cải thiện độ chính xác, các phương pháp khử nhiễu truyền thống cần tinh chỉnh tham số. Tuy nhiên, sự phát triển của mô hình học sâu, đặc biệt là mạng nơ-ron tích chập, đã đạt được kết quả tương đương và không cần điều chỉnh thủ công như các phương pháp truyền thống.vi
dc.language.isovivi
dc.publisherTrường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵngvi
dc.subjectKỹ thuật Điện tửvi
dc.subjectKhử nhiễuvi
dc.subjectMô hình học sâuvi
dc.subjectNơ-ron tích chập.vi
dc.titleKhử nhiễu ảnh MR sử dụng mạng nơ-ron tích chập sâuvi
dc.title.alternativeImage denoisingin MR using deep convolutional neural networksvi
dc.typeThesisvi
Appears in Collections:LV.Kỹ thuật Điện tử
LV.Kỹ thuật Điện tử

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
4.LV.136477.TUPHUONGNGUYEN.TT.pdfTóm tắt852.59 kBAdobe PDFbook.png
 Sign in to read
4.LV.136477.TUPHUONGNGUYEN.TV.pdfToàn văn6.88 MBAdobe PDFbook.png
 Sign in to read


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

Google Scholar TM

Kiểm tra...