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dc.contributor.authorHaouaia&, Amina-
dc.contributor.authorAdnane, Nour El Houda Ahlem-
dc.date.accessioned2023-12-13T10:07:27Z-
dc.date.available2023-12-13T10:07:27Z-
dc.date.issued2023-06-14-
dc.identifier.urihttp://dspace1.univ-tlemcen.dz/handle/112/21003-
dc.description.abstractL'imagerie parallèle est une technique avancée d'imagerie médicale qui a permis une amélioration significative de la qualité et de la rapidité de la reconstruction d'images IRM. La reconstruction GRAPPA est l’une des méthodes d’imagerie parallèle qui a démontré son efficacité dans les applications médicales. L’objectif de ce travail consiste à améliorer la reconstruction GRAPPA, qui bien qu'étant une méthode efficace, présente certaines limites en termes de qualité d'image. Pour résoudre ses problèmes, nous avons proposé de la rénover en se basant sur une méthode plus moderne et plus efficace, à savoir les réseaux de neurones convolutifs (CNN).Nous ont testé notre approche sur différents types des données. Les résultats obtenus ont prouvé que la reconstruction par notre approche offre des perspectives passionnantes pour l'amélioration de l'imagerie parallèle.en_US
dc.language.isofren_US
dc.publisherUniversity of Tlemcenen_US
dc.subjectImagerie parallèle, GRAPPA, l’apprentissage profond, les réseaux de neurones convolutifs, reconstruction d’imageen_US
dc.titleApproche de reconstruction d’images IRM parallèle Régulariséen_US
dc.typeThesisen_US
Collection(s) :Master en Génie Biomedical

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