Lékó Gábor
Image Quality Improvement in Computed and Binary Tomography.
Doctoral thesis (PhD), University of Szeged.
(2021)
Preview |
PDF
(thesis)
Download (8MB) | Preview |
Preview |
PDF
(booklet)
Download (796kB) | Preview |
Preview |
PDF
(booklet)
Download (5MB) | Preview |
Abstract in Hungarian
Ezen értekezés a Szerző számítógépes és bináris tomográfia területén végzett tudományos munkásságát foglalja össze. A kutatás fő célja az volt, hogy javítsa a rekonstrukció minőségét új algoritmusok fejlesztésével és már meglévő eljárások továbbfejlesztésével az alábbi területeken: leginformatívabb vetületi szögek kiválasztása, a CT szkennerek csőfeszültségének automatikus megválasztása, és rekonstruált CT szeletek binarizálása konvolúciós neuronhálók (CNNs) segítségével.
Abstract in foreign language
This thesis is the summary of the Author's research in the field of Computed and Binary Tomography. Our main aim was to improve reconstruction quality by developing novel algorithms and improving previous approaches in the research fields of selecting the most informative projection angles, automatic selection of the tube voltage of a CT scanner, and binarizing already reconstructed CT slices using Convolutional Neural Networks.
Item Type: | Thesis (Doctoral thesis (PhD)) |
---|---|
Creators: | Lékó Gábor |
Hungarian title: | Képminőség javítása a számítógépes és bináris tomográfiában |
Supervisor(s): | Supervisor Position, academic title, institution MTMT author ID Balázs Péter Attila egyetemi docens, Képfeldolgozás és Számítógépes Grafika Tanszék SZTE / TTIK / INF 10013619 |
Subjects: | 02. Engineering and technology > 02.02. Electrical engineering, electronic engineering, information engineering |
Divisions: | Doctoral School of Computer Science |
Discipline: | Engineering > Information Technology |
Language: | English |
Date: | 2021. April 22. |
Item ID: | 10711 |
MTMT identifier of the thesis: | 31672700 |
doi: | https://doi.org/10.14232/phd.10711 |
Date Deposited: | 2020. Nov. 20. 11:06 |
Last Modified: | 2021. Nov. 04. 11:40 |
Depository no.: | B 6747 |
URI: | https://doktori.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/10711 |
Defence/Citable status: | Defended. |
Actions (login required)
View Item |