Dissertação
Using Denoising Diffusion Models to Accelerate DWI-MRI Scans EVALUATED
A ressonância magnética ponderada por difusão (DWI) representa uma importante técnica de imagem por ressonância magnética (MRI), amplamente utilizada em contextos clínicos, particularmente em oncologia. No entanto, a DWI é limitada por uma relação sinal-ruído (SNR) inerentemente baixa, necessitando de múltiplas amostras para produzir imagens de qualidade clínica. Esta abordagem prolonga substancialmente a duração do exame, resultando em desconforto para o paciente e na utilização ineficiente de recursos. Esta tese investiga a aplicação de modelos de difusão com remoção de ruído (DDM) para redução do ruído em DWI de aquisição única, com o objetivo de eliminar a necessidade de amostragem múltipla. Este estudo implementa e avalia uma pipeline de remoção de ruído utilizando diferentes modelos de estimação de ruído (U-Net, VQ-VAE e Autoencoder-KL) e modelos de difusão regidos por diferentes planos de difusão (linear, cosseno e sigmoide). O desempenho destes modelos é avaliado utilizando métricas quantitativas (PSNR, SSIM, MSE) e análise visual. Os resultados indicam que, embora a abordagem proposta seja promissora, não supera consistentemente o padrão atualmente aplicado na prática clínica. Foram observadas discrepâncias entre as métricas quantitativas e a avaliação qualitativa, indicando a necessidade de desenvolver métricas específicas para DWI. Este trabalho também revela pontos fortes e limitações de diferentes arquitecturas e modelos de difusão no que toca à redução do ruído e preservação de detalhes. Embora a implementação atual fique aquém dos padrões clínicos, fornece uma base para investigação futura sobre a redução de ruído de DWI de amostra única utilizando técnicas generativas.
novembro 27, 2024, 9:30
Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente
Orientação
AUTOR
ORIENTADOR
Mário Alexandre Teles de Figueiredo
Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)
Professor Catedrático
