Magnetic Resonance Image Reconstruction by Akcakaya, Mehmet; Doneva, Mariya Ivanova; Prieto, Claudia;

Theory, Methods, and Applications

Sorozatcím: Advances in Magnetic Resonance Technology and Applications; 7;

20% KEDVEZMÉNY?
A kedvezmény csak az 'Értesítés a kedvenc témákról' hírlevelünk címzettjeinek rendeléseire érvényes.

Kiadói listaár EUR 113.00
Az ár azért becsült, mert a rendelés pillanatában nem lehet pontosan tudni, hogy a beérkezéskor milyen lesz a forint árfolyama az adott termék eredeti devizájához képest. Ha a forint romlana, kissé többet, ha javulna, kissé kevesebbet kell majd fizetnie.

46 866 Ft (44 635 Ft + 5% áfa)
Kedvezmény(ek) 20% (cc. 9 373 Ft off)
Kedvezményes ár 37 493 Ft (35 708 Ft + 5% áfa)

46 866 Ft

Beszerezhetőség

Megrendelésre a kiadó utánnyomja a könyvet. Rendelhető, de a szokásosnál kicsit lassabban érkezik meg.

A termék adatai:

Kiadó Elsevier Science
Megjelenés dátuma 2022. november 11.

ISBN 9780128227268
Kötéstípus Puhakötés
Terjedelem516 oldal
Méret 235x191 mm
Súly 1000 g
Nyelv angol
Illusztrációk 75 illustrations (45 in full color)

Kategóriák

A fizika általános kérdései A fizika általános kérdései (karitatív célú kampány)

Hosszú leírás:

Magnetic Resonance Image Reconstruction: Theory, Methods and Applications presents the fundamental concepts of MR image reconstruction, including its formulation as an inverse problem, as well as the most common models and optimization methods for reconstructing MR images. The book discusses approaches for specific applications such as non-Cartesian imaging, under sampled reconstruction, motion correction, dynamic imaging and quantitative MRI. This unique resource is suitable for physicists, engineers, technologists and clinicians with an interest in medical image reconstruction and MRI.

Több

Tartalomjegyzék:

PART 1 Basics of MRI Reconstruction
1. Brief introduction to MRI physics
2. MRI reconstruction as an inverse problem
3. Optimization algorithms for MR reconstruction
4. Non-Cartesian MRI reconstruction
5. ""Earlyï¿1⁄2 constrained reconstruction methods

PART 2 Reconstruction of undersampled MRI data
6. Parallel imaging
7. Simultaneous multislice reconstruction
8. Sparse reconstruction
9. Low-rank matrix and tensor-based reconstruction
10. Dictionary, structured low-rank, and manifold learning-based reconstruction
11. Machine learning for MRI reconstruction

PART 3 Reconstruction methods for nonlinear forward models in MRI
12. Imaging in the presence of magnetic field inhomogeneities
13. Motion-corrected reconstruction
14. Chemical shift encoding-based water-fat separation
15. Model-based parametric mapping reconstruction
16. Quantitative susceptibility-mapping reconstruction

APPENDIX A Linear algebra primer

Több

Mostanában megtekintett