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dc.contributor.authorEspinós Morató, Héctor
dc.contributor.otherMollineda, Ramón A.
dc.date.accessioned2021-07-12T07:40:07Z
dc.date.available2021-07-12T07:40:07Z
dc.date.issued2020-11-25
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10234/193819
dc.descriptionTreball Final de Màster Universitari en Sistemes Intel·ligents. Codi: SIU043. Curs acadèmic: 2019-2020ca_CA
dc.description.abstractLos sistemas PET (Positron Emission Tomography) para órganos dedicados presentan algunas ventajas en comparación con los escáneres convencionales o de cuerpo entero, como puede ser una mejor resolución espacial y recuperación de contraste, una mayor sensibilidad debido a la ubicación más cercana de los detectores a los órganos diana y menores costes asociados a su construcción y mantenimiento. Adicionalmente, la cantidad de radiotrazadores de imagen suministrados a los pacientes también se reduce considerablemente, siendo la exposición a la radiación un aspecto crítico asociado a la Medicina Nuclear (NM). En muchas ocasiones, el paciente debe de estar un tiempo prolongado dentro del escáner PET, esto provoca en la mayoría de ellos situaciones de estrés (especialmente aquellos que sufren de claustrofobia). A ello hay que añadirle que deben permanecer quietos durante todo el proceso de escaneo lo que suele provocar por otra parte cierta incomodidad. Por estas razones, es muy deseable un sistema abierto específico dedicado con geometría modular y optimizada que maximice la cobertura angular del órgano dedicado. Se puede encontrar algún ejemplo de estos tipos de sistema ya adaptados a la clínica práctica, como por ejemplo ClearPEM PET o MAMMI PET (ambos dedicados para el cáncer de mama) o ProsPET (para el cáncer de próstata); sin embargo, no es lo común. En esta memoria de investigación presentamos una configuración de geometría PET abierta para un órgano dedicado, con un movimiento no limitado del paciente. El sistema PET propuesto plantea varios desafíos para la reconstrucción de imágenes, que incluyen (1) un problema de ángulo limitado, (2) un problema de corrección de movimiento y (3) un problema de corrección de sensibilidad. Se presenta un algoritmo que consta de tres fases. Una fase de estimación y corrección de movimiento, una fase de reconstrucción de imágenes y una última fase de registrado, siendo los primeros resultados bastante prometedores.ca_CA
dc.format.extent79 p.ca_CA
dc.format.mimetypeapplication/pdfca_CA
dc.language.isospaca_CA
dc.publisherUniversitat Jaume Ica_CA
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/CNE/1.0/ca_CA
dc.subjectMàster Universitari en Sistemes Intel·ligentsca_CA
dc.subjectMáster Universitario en Sistemas Inteligentesca_CA
dc.subjectMaster's Degree in Intelligent Systemsca_CA
dc.titleDesarrollo e implementación del software para la corrección de movimiento en sistemas PETca_CA
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesisca_CA
dc.educationLevelEstudios de Postgradoca_CA
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccessca_CA


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