Parameter robustness analysis of system function reconstruction and a novel deblurring network for magnetic particle imaging

Manyetik Parçacık Görüntüleme (MPG) mükemmel hassasiyet, kontrast ve çözünürlük sağlayabilen yeni bir medikal görüntüleme yöntemidir. Süperparamanyetik demir oksit nanoparçacıklarının doğrusal olmayan manyetiklenme tepkilerini kullanan MPG, bu nanoparçacıkların uzaysal dağılımını görüntülemektedir. MPG'de sistem fonksiyonu geriçatımı (SFG) ve x-uzayı geriçatımı olmak üzere iki farklı görüntü geriçatım yöntemi kullanılmaktadır. SFG için uzun süren kalibrasyon ölçümleri gerekmektedir ve farklı tarama parametreleri için bu ölçümlerin tekrarlanması gerekmektedir. Bu tezin ilk bölümünde SFG'de kalibrasyon ölçümleri ve görüntüleme sırasında uyumsuz parametrelerin kullanılmasının etkileri incelenmiştir. Sayısal benzetimlerle, farklı tarama parametreleri için oluş- turulmuş MPG sinyalleri kullanılarak görüntü geriçatımı gerçekleştirilmiş, ve parametre değişimlerinin SFG'de görüntü kalitesine etkisi incelenmiştir. SFG'nin aksine, standart x-uzayı geriçatımı için kalibrasyon ölçümleri gerekmemektedir, fakat sistemin nokta yayılım fonksiyonundan dolayı geriçatılan görüntüler bulanıklaşmaktadır. Bu tezin ikinci bölümünde, x-uzayı geriçatımı yöntemi ile oluşturulmuş görüntülerin kalitesini arttıracak öğrenme tabanlı yeni bir yöntem sunulmuştur. Sunulan bu yöntem x-uzayı geri çatımı ile oluşturulan bulanık görüntüler ile nanoparçacıkların uzaysal dağılımı arasındaki eşleşmeyi öğrenmektedir. Sayısal benzetimler kullanılarak x-uzayı geriçatımındaki bulanıklaşmanın, önerilen yöntem ile önemli derecede giderilebildiği gösterilmiştir.