Estimación de los patrones de ruido no estacionarios en imágenes de resonancia magnética en paralelo

Abstract

Las imágenes por resonancia magnética (MRI) se ven afectadas por varias fuentes de ruido que reducen su calidad. Tradicionalmente, el ruido en MRI se ha modelado como un proceso estacionario, asumiendo que su potencia no varía con la posición. Sin embargo, con las técnicas modernas de escaneado, como la reconstrucción en paralelo con SENSE, los modelos estacionarios ya no son correctos, por lo que se hace necesario proponer estimadores que tengan en cuenta la no estacionariedad de estos parámetros. Por otra parte, en las etapas intermedias en MRI, el ruido se puede describir de forma precisa mediante un proceso de ruido blanco gaussiano aditivo (AWGN) de media cero. En este TFG, se proponen diferentes estimadores con el objetivo de describir patrones de ruido modelados como distribuciones gaussianas no estacionarias. En particular, se propone la implementación de un estimador de máxima verosimilitud (ML) local así como métodos de mejora.