Estimation et classification des temps de relaxation multi-exponentiels en IRM. Application aux tissus végétaux

Estimation et classification des temps de relaxation multi-exponentiels en IRM. Application aux tissus végétaux

L acquisition de données de relaxation en imagerie de résonance magnétique permet une analyse très fine de la composition des tissus. L analyse est classiquement réalisée à l aide de modèles mono-exponentiels au sein de chaque voxel de l image, mais des informations plus riches peuvent être obtenues...

Description complète

Enregistré dans:
Détails bibliographiques
Auteurs principaux : El Hajj Christian (Auteur), Moussaoui Saïd (Directeur de thèse, Membre du jury), Collewet Guylaine (Directeur de thèse, Membre du jury), Musse Maja (Directeur de thèse, Membre du jury), Bonny Jean-Marie (Président du jury de soutenance, Membre du jury), Ciuciu Philippe (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Rochefort Ludovic de (Rapporteur de la thèse, Membre du jury), Ruan Su (Membre du jury), Commowick Olivier (Membre du jury)
Collectivités auteurs : Centrale Nantes 1991-.... (Organisme de soutenance), École doctorale Mathématiques et sciences et technologies de l'information et de la communication Rennes (Ecole doctorale associée à la thèse), Laboratoire des Sciences du Numérique de Nantes (Laboratoire associé à la thèse)
Format : Thèse ou mémoire
Langue : français
Titre complet : Estimation et classification des temps de relaxation multi-exponentiels en IRM. Application aux tissus végétaux / Christian El Hajj; sous la direction de Saïd Moussaoui et de Guylaine Collewet et de Maja Musse
Publié : 2019
Accès en ligne : Accès Nantes Université
Note sur l'URL : Accès au texte intégral
Note de thèse : Thèse de doctorat : Traitement du signal et de l image : Ecole centrale de Nantes : 2019
Sujets :
Imagerie par résonance magnétique
Algorithmes
Classification automatique
Tissus végétaux
Relaxométrie IRM
Bruit de Rice
Modèle multi-exponentiel
Classification
Majoration- minimisation
Estimation conjointe
Thèses et écrits académiques

Internet

http://www.theses.fr/2019ECDN0066/document