ITEM METADATA RECORD
Title: Quantification and Classification of Magnetic Resonance Spectroscopy Data and Applications to Brain Tumour Recognition (Kwantificatie en classificatie van Magnetische Resonantie Spectroscopie data en toepassingen voor de patroonherkenning van hersentumoren)
Other Titles: Quantification and Classification of Magnetic Resonance Spectroscopy Data and Applications to Brain Tumour Recognition
Authors: Devos, Andy; M9500143
Issue Date: 10-May-2005
Abstract: De medische diagnose van hersentumoren is een van de belangrijkste toepassingen van Magnetische Resonantie. Magnetische Resonantie bestaat hoofdzakelijk uit twee takken: Beeldvorming en Spectroscopie. Magnetische Resonantie Beeldvorming is welbekend als de radiologische techniek voor het genereren van hoge-kwaliteitsbeelden van levende organismen voor het bepalen van de medische diagnose, zoals bij hersentumoren. Met Magnetische Resonantie Spectroscopie wordt chemische informatie beschikbaar gesteld over de moleculen aanwezig in de hersenen. Zowel Beeldvorming als Spectroscopie kunnen worden toegepast voor het bepalen van de graad en het type van een hersentumor, ook wel de classificatie van hersentumoren genoemd. Een eerste onderwerp handelt over de bijdrage van Spectroscopie voor de geautomatiseerde classificatie en de invloed van een aantal factoren op de classificatieresultaten. Zo bleek dat een aantal van de voorbewerkingsstappen geen grote invloed hadden op de performantie. Indien de analyse uitgevoerd wordt voor diagnostische doeleinden, betekent dit dat verschillende voorbewerkingsstappen genegeerd kunnen worden en dat de meetprocedure vereenvoudigd kan worden. Bovendien kan classificatie gebaseerd zijn op een beperkt aantal parameters die de meest relevante informatie bevatten, wat de berekening vereenvoudigt en versnelt. Resultaten toonden eveneens aan dat informatie uit Spectroscopie en Beeldvorming elkaar kunnen aanvullen voor de typering van hersentumoren. Als tweede onderwerp werd de analyse van experimentele glycogeensignalen bestudeerd. Door de studie van glycogeensignalen kunnen de biochemische processen die een rol spelen bij ziektes zoals diabetes beter begrepen worden. Dit vereist echter een verbetering van de spectrale analyse. Een veel voorkomend probleem is het gebrek aan kennis over het aantal spectrale componenten, terwijl dit belangrijk is voor een nauwkeurige spectrale analyse. Dit treedt typisch op bij zogenaamde multi-exponentiële signalen, met verschillende componenten op dezelfde frequentie maar bij een verschillende lijnbreedte. In dit proefschrift werd een methode toegepast voor het bepalen van het aantal componenten die in staat was om het multi-exponentiële patroon bij glycogeensignalen te bevestigen.
Description: 05/05
Publication status: published
KU Leuven publication type: TH
Appears in Collections:ESAT - STADIUS, Stadius Centre for Dynamical Systems, Signal Processing and Data Analytics
Biomedical MRI
Radiology
Electrical Engineering - miscellaneous

Files in This Item:
File Description Status SizeFormat
phd.pdf Published 3517KbAdobe PDFView/Open

 


All items in Lirias are protected by copyright, with all rights reserved.