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dc.contributor.advisorAlberola López, Carlos es
dc.contributor.advisorAja Fernández, Santiago es
dc.contributor.authorSanz Estébanez, Santiago Rodrigo 
dc.contributor.editorUniversidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación es
dc.date.accessioned2020-01-13T10:22:20Z
dc.date.available2020-01-13T10:22:20Z
dc.date.issued2019
dc.identifier.urihttp://uvadoc.uva.es/handle/10324/40109
dc.description.abstractLa imagen por resonancia magnética (MRI), hoy en día, representa una potente herramienta para el diagnóstico clínico debido a su flexibilidad y sensibilidad a un amplio rango de propiedades del tejido. Sus principales ventajas son su sobresaliente versatilidad y su capacidad para proporcionar alto contraste entre tejidos blandos. Gracias a esa versatilidad, la MRI se puede emplear para observar diferentes fenómenos físicos dentro del cuerpo humano combinando distintos tipos de pulsos dentro de la secuencia. Esto ha permitido crear distintas modalidades con múltiples aplicaciones tanto biológicas como clínicas. La adquisición de MR es, sin embargo, un proceso lento, lo que conlleva una solución de compromiso entre resolución y tiempo de adquisición (Lima da Cruz, 2016; Royuela-del Val, 2017). Debido a esto, la presencia de movimiento fisiológico durante la adquisición puede conllevar una grave degradación de la calidad de imagen, así como un incremento del tiempo de adquisición, aumentando así tambien la incomodidad del paciente. Esta limitación práctica representa un gran obstáculo para la viabilidad clínica de la MRI. En esta Tesis Doctoral se abordan dos problemas de interés en el campo de la MRI en los que el movimiento fisiológico tiene un papel protagonista. Éstos son, por un lado, la estimación robusta de parámetros de rotación y esfuerzo miocárdico a partir de imágenes de MR-Tagging dinámica para el diagnóstico y clasificación de cardiomiopatías y, por otro, la reconstrucción de mapas del coeficiente de difusión aparente (ADC) a alta resolución y con alta relación señal a ruido (SNR) a partir de adquisiciones de imagen ponderada en difusión (DWI) multiparamétrica en el hígado.es
dc.description.sponsorshipDepartamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemáticaes
dc.format.mimetypeapplication/pdfes
dc.language.isoenges
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.subjectResonancia magnética de imagen (RMI)es
dc.subjectTensores - Aplicaciones médicaes
dc.subjectCardiovascular, Aparato - Enfermedadeses
dc.titleOn motion in dynamic magnetic resonance imaging: Applications in cardiac function and abdominal diffusiones
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/doctoralThesises
dc.description.degreeDoctorado en Tecnologías de la Información y las Telecomunicacioneses
dc.identifier.doi10.35376/10324/40109
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones


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