title: Randomised algorithm in ultrasonic investigation processing
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Граничин Олег Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Сенин Иван Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Senin Ivan
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Доктор физико-математических наук, профессор О.Н.Граничин
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Doctor of Physics and Mathematics, Professor O.N.Granichin
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2016-10-10T02:14:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2016-10-10T02:14:44Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2016
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 014014
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/4573
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Ультразвуковая томография нашла широкое применение в медицинской практике. По мере развития технологий стало возможным использование большего количества датчиков для получения более качественного изображения, что привело к большому объему обрабатываемой информации.  Однако, характер получаемых при томографии изображений имеет разреженный профиль, из чего следует, что необходимое для восстановления количество информации очень мало. Значительная избыточность данных оставляет возможность для разработки более оптимальной технологии их сбора и анализа в процессе томографического исследования. В этой работе рассмотрена возможность применения техники ``Compressive Sensing'' для улучшения алгоритма реконструкции. Метод показал свою эффективность, позволив снизить объем используемых данных без потери в качестве.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Ultrasound tomography has been successfully applied in medical diagnostics, in particular, in breast cancer diagnostics. The progress in technologies allows for a significant increase in the amount of sensors used within imaging devices; this leads to a rapid growth of data to be processed. On the other hand, tomography images are known to have has a sparse representation. According to the recently developed theory of Compressive Sensing (CS), it is possible to recover such kind of images from undersampled data. In this paper, an improved reconstruction algorithm for travel time tomography is proposed, which utilizes image sparsity for CS. Numerous experiments show that the developed algorithm exposes the same performance (quality of images) while using considerably less amount of data.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ультразвуковая томография
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: рандомизированные измерения
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: опознание со сжатием
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: восстановление разреженных сигналов
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: compressive sensing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ultrasound tomography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: traveltime tomography
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: randomised measurements
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Randomised algorithm in ultrasonic investigation processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Рандомизированный алгоритм при обработке данных ультразвуковых исследований
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: I_Senin_report.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4573/1/I_Senin_report.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 345,2 kB
resources.filename: reviewSV_Otzuv_Senin_Granichin.PDF
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4573/2/reviewSV_Otzuv_Senin_Granichin.PDF
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 298,48 kB
resources.filename: reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4573/3/reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 4,42 kB
resources.filename: reviewSV_senin_review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4573/8/reviewSV_senin_review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 1,12 MB
resources.filename: reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/4573/9/reviewSV_st007805_Granichin_Oleg_Nikolaevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 4,17 kB