Kompuutertomograafia piltide hindamine magnetresonantstomograafia piltide põhjal varjatud Markovi mudeli abil

dc.contributor.advisorKuljus, Kristi, juhendaja
dc.contributor.authorPajula, Lisette
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkondet
dc.contributor.otherTartu Ülikool. Matemaatika ja statistika instituutet
dc.date.accessioned2021-07-01T08:46:42Z
dc.date.available2021-07-01T08:46:42Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractMagnetresonatstomograafia (MRT) ja kompuutertomograafia (KT) on kaks erinevat diagnostilise uuringu tüüpi, mis võimaldavad keha eri piirkondadest kujutisi saada. Magistritöö eesmärk on KT vaatluste hindamine MRT vaatluste põhjal ehk nii-öelda substituut-KT-pildi leidmine. Selleks kasutatakse varjatud Markovi mudeli erijuhtu, kus eeldatakse MRT ja KT vaatluste tinglikku sõltumatust, kui vastavate varjatud tunnuste väärtused ehk kudede klassid on teada. Töös tuuakse ülevaade nii klassikalisest varjatud Markovi mudelist kui ka kirjeldatud erijuhust, mida töös nimetatakse tingliku sõltumatuse mudeliks. Substituut-KT-pildi leidmist tingliku sõltumatuse mudeli abil näitlikustatakse viie pea andmete põhjal. Parameetrite hindamiseks kasutatakse EM-algoritmi.et
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10062/72887
dc.language.isoestet
dc.rightsopenAccesset
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectvarjatud Markovi mudelet
dc.subjectEM-algoritmet
dc.subjecthidden Markov modelen
dc.subjectEM algorithmen
dc.subject.otherMarkovi aheladet
dc.subject.othermagnetresonantstomograafiaet
dc.subject.otherkompuutertomograafiaet
dc.subject.otherMarkov chainsen
dc.subject.othermagnetic resonance imagingen
dc.subject.othercomputed tomographyen
dc.titleKompuutertomograafia piltide hindamine magnetresonantstomograafia piltide põhjal varjatud Markovi mudeli abilet
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesiset

Files

Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Loading...
Thumbnail Image
Name:
pajula_lisette_msc_2021.pdf
Size:
1.21 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.67 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description: