Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/47003
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Шичкина Юлия Александровна | ru_RU |
dc.contributor.advisor | Sickina Ulia Aleksandrovna | en_GB |
dc.contributor.author | Ершов Александр Сергеевич | ru_RU |
dc.contributor.author | Ersov Aleksandr Sergeevic | en_GB |
dc.contributor.editor | Косовская Татьяна Матвеевна | ru_RU |
dc.contributor.editor | Kosovskaa Tatana Matveevna | en_GB |
dc.date.accessioned | 2024-07-25T11:51:39Z | - |
dc.date.available | 2024-07-25T11:51:39Z | - |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.other | 110365 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/47003 | - |
dc.description.abstract | Работа посвящена разработке и усовершенствованию компонента обработки данных диффузионно-тензорной МРТ (ДТ МРТ) в рамках программного комплекса для анализа и визуализации данных МРТ головного мозга. В работе проведён обзор существующих решений по обработке данных ДТ МРТ, определены и устранены недостатки ранее разработанного компонента, реализована совместимость компонента с другими компонентами программного комплекса. Также усовершенствованы возможности компонента по обработке данных за счет добавления возможностей по гармонизации данных, расчёта фракционной анизотропии, выполнения групповой трактографии, контроля качества данных и кластеризации волокон проводящих путей. Достигнутые результаты позволят улучшить диагностические возможности при исследовании головного мозга человека с использованием МРТ. | ru_RU |
dc.description.abstract | This research is devoted to the development and improvement of the diffusion tensor magnetic resonance imaging (DT MRI) data processing component within a software package for analyzing and visualizing MRI data of the human brain. A review was conducted on existing methodologies for processing DT MRI data. Limitations in the previously developed component were identified, and improvements were implemented to address these shortcomings. Compatibility with other parts of the software was established. Data processing capabilities were improved by adding data harmonization, calculation of fractional anisotropy, group tractography, quality control of data, and clustering of fiber pathways. The results of this work have the potential to expand the diagnostic capabilities of MRI in the study of the human brain. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | Головной мозг | ru_RU |
dc.subject | МРТ | ru_RU |
dc.subject | обработка данных | ru_RU |
dc.subject | нейровизуализация | ru_RU |
dc.subject | дМРТ | ru_RU |
dc.subject | Brain | en_GB |
dc.subject | MRI | en_GB |
dc.subject | data processing | en_GB |
dc.subject | neuroimaging | en_GB |
dc.subject | dMRI | en_GB |
dc.title | MRI brain data analysis and visualisation | en_GB |
dc.title.alternative | Анализ и визуализация данных МРТ головного мозга | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Ershov_Aleksandr_Sergeevich_Master_Thesis_2024_text.pdf | Article | 3,23 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv_naucnogo_rukovoditela.pdf | ReviewSV | 49,24 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_st110365_Ersov_Aleksandr_Sergeevic_(supervisor)(Ru).txt | ReviewSV | 2,93 kB | Text | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.