Algoritmos Iterativos Eficientes de Reconstrução para Ressonância Magnética

• Processo: 25/06013-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de setembro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Matemática - Matemática Aplicada
• Pesquisador responsável: Ernesto Julián Goldberg Birgin
• Beneficiário: Gabriel Rodrigues Silva Grillo
• Supervisor: Marcelo Victor Wust Zibetti
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: NYU Langone Medical Center, Estados Unidos
• Vinculado à bolsa: 23/15603-4 - Métodos Incrementais com Aceleração e Suavização Exata de Problemas de Otimização Convexa: uma Abordagem Unificada Através de Métodos Inexatos de Primeira Ordem, BP.DR
• Assunto(s): Otimização Ressonância magnética
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: otimização | problemas inversos lineares | Regularização Variacional | Ressonância Magnética | Otimização

Resumo

Imageamento por Ressonância Magnética é um problema inverso linear que pode ser modelado por Inferência Bayesiana. Assumindo a distribuição do ruído e da solução obtemos um problema de regularização variacional, para o qual métodos de otimização apropriados são conhecidos. Com técnicas de aprendizagem de máquina, como modelos de difusão e baseados em mérito, é possível estimar a distribuição da solução a partir de dados. Entretanto, o problem de regularização variacional emergente nesse cenário é mais desafiador. Neste projeto temos como objetivo desenvolver um método apropriado para essa situação. (AU)