Reconstrução de imagens tomográficas com redes neurais parcialmente conectadas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2001
Autor(a) principal: Medeiros, Luciano Frontino de
Orientador(a): Ribeiro, Eduardo Parente, 1967-
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Redes neurais (Computação)
Tomografia computadorizada
Processamento de imagens
Ciência da Computação
Link de acesso: https://hdl.handle.net/1884/25096
Resumo: Orientador: Eduardo Parente Ribeiro
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spelling Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em InformáticaRibeiro, Eduardo Parente, 1967-Medeiros, Luciano Frontino de2024-10-18T17:00:26Z2024-10-18T17:00:26Z2001https://hdl.handle.net/1884/25096Orientador: Eduardo Parente RibeiroDissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em InformáticaResumo: Este trabalho trata do desenvolvimento de um algoritmo utilizando o conceito de redes neurais para reconstrução de imagens tomográficas. Mostramos que através de uma rede neural parcialmente conectada é possível reconstruir imagens com mais rapidez e mesma qualidade utilizando conceitos de tomografia em relação a algoritmos tradicionais. Senogramas referentes a várias seções de imagens de um determinado objeto podem ser reconstruídos por uma única rede parcialmente conectada. Esta estrutura não precisa ser treinada, sendo baseada na geometria da relação entre o espaço de projeção e o espaço da imagem final.Abstract: This work presents a novel approach for tomographic image reconstruction by using neural networks. The reconstruction is performed by a partially connected neural network, using the same concepts from tomography. The processing time is smaller that traditional reconstruction yielding images with the same quality. Sinograms from different cross-sections of the object can be reconstructed by the same partially connected neural network. This structure doesn't need to be trained because it is based on the geometric relationship among the projection space and final image space.95 f. : il., grafs., tabs. ; 30cm.application/pdfDisponível em formato digitalRedes neurais (Computação)Tomografia computadorizadaProcessamento de imagensCiência da ComputaçãoReconstrução de imagens tomográficas com redes neurais parcialmente conectadasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da UFPRinstname:Universidade Federal do Paraná (UFPR)instacron:UFPRinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINALD - MEDEIROS, LUCIANO FRONTINO DE.pdfapplication/pdf4504022https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25096/1/D%20-%20MEDEIROS%2c%20LUCIANO%20FRONTINO%20DE.pdf1d144008d3ca0f8103db880a87d21bceMD51open accessTEXTD - MEDEIROS, LUCIANO FRONTINO DE.pdf.txtExtracted Texttext/plain136897https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25096/2/D%20-%20MEDEIROS%2c%20LUCIANO%20FRONTINO%20DE.pdf.txtcc2571ecc876457911c105732f38c3f8MD52open accessTHUMBNAILD - MEDEIROS, LUCIANO FRONTINO DE.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1204https://acervodigital.ufpr.br/bitstream/1884/25096/3/D%20-%20MEDEIROS%2c%20LUCIANO%20FRONTINO%20DE.pdf.jpg287335724e39baa56400a234c160deffMD53open access1884/250962024-10-18 14:00:26.12open accessoai:acervodigital.ufpr.br:1884/25096Repositório InstitucionalPUBhttp://acervodigital.ufpr.br/oai/requestinformacaodigital@ufpr.bropendoar:3082024-10-18T17:00:26Repositório Institucional da UFPR - Universidade Federal do Paraná (UFPR)false
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