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乳腺磁共振图像超分辨率重建算法研究

摘要第3-4页
ABSTRACT第4-5页
第1章 绪论第9-21页
    1.1 研究背景与意义第9-11页
        1.1.1 影像学检测技术第9-11页
        1.1.2 计算机辅助诊断技术第11页
        1.1.3 医学超分辨率重建技术的意义第11页
    1.2 国内外研究现状第11-16页
        1.2.1 成像系统的一般模型第12-13页
        1.2.2 超分辨率技术的出现第13页
        1.2.3 基于插值的超分辨率第13-14页
        1.2.4 基于重建的超分辨率第14-15页
        1.2.5 基于学习的超分辨率第15-16页
    1.3 重建图像的质量评价标准第16-21页
        1.3.1 主观评价第16-17页
        1.3.2 客观评价第17-18页
        1.3.3 论文章节安排第18-21页
第2章 磁共振成像的基本原理第21-27页
    2.1 磁共振成像信号的产生第21-22页
    2.2 磁共振信号的采集第22-23页
    2.3 层面选择和空间编码第23-24页
    2.4 K-空间采样第24-25页
    2.5 本章小结第25-27页
第3章 小波分析理论第27-33页
    3.1 小波变换的由来第27页
    3.2 从傅里叶变换到小波变换第27-28页
    3.3 小波变换基本理论第28-30页
        3.3.1 一维连续小波变换第28-29页
        3.3.2 二维连续小波变换第29页
        3.3.3 离散小波变换第29-30页
    3.4 几种常用小波基第30-32页
        3.4.1 Haar小波第30页
        3.4.2 Daubechies(dbN)小波簇第30-31页
        3.4.3 Biorthogonal(biorNr.Nd)小波簇第31页
        3.4.4 Coiflet(coifN)小波簇第31页
        3.4.5 Symlets(symN)小波簇第31页
        3.4.6 Morlet(morl)小波第31页
        3.4.7 MexicanHat(mexh)小波第31-32页
        3.4.8 Meyer小波第32页
    3.5 本章小结第32-33页
第4章 基于稀疏表示的超分辨率重建理论第33-39页
    4.1 稀疏表示的基本思想第33-34页
    4.2 稀疏表示优化算法第34-36页
        4.2.1 基追踪算法第35页
        4.2.2 匹配追踪算法第35页
        4.2.3 正交匹配追踪第35-36页
    4.3 稀疏表示的字典设计第36-38页
        4.3.1 最佳方向法第36页
        4.3.2 最大似然估计法第36-37页
        4.3.3 K-奇异值分解法第37-38页
    4.4 本章小结第38-39页
第5章 基于小波特征和聚类字典的单帧磁共振图像超分辨率重建第39-51页
    5.1 基本思路第39-41页
    5.2 训练阶段第41-48页
        5.2.1 训练集合构建第41-42页
        5.2.2 简单插值第42页
        5.2.3 图像块特征提取第42-44页
        5.2.4 特征块聚类第44-45页
        5.2.5 构建高低分辨率字典对第45-47页
        5.2.6 总体训练阶段第47-48页
    5.3 重建阶段第48-49页
    5.4 后处理阶段第49页
    5.5 本章小结第49-51页
第6章 超分辨率重建的结果与评价第51-61页
    6.1 实验对比方法第51-55页
        6.1.1 基于插值和基于稀疏表示的方法第51页
        6.1.2 基于卷积神经网络的超分辨率重建方法第51-52页
        6.1.3 基于超深卷积神经网络的图像重建第52-53页
        6.1.4 基于对抗生成网络的超分辨率重建方法第53-55页
    6.2 实验环境第55页
    6.3 实验数据第55-56页
    6.4 参数讨论第56-58页
        6.4.1 块尺寸第56页
        6.4.2 字典原子数第56页
        6.4.3 稀疏度第56-57页
        6.4.4 聚类数量第57页
        6.4.5 小波基选择第57-58页
    6.5 实验结果分析第58-60页
    6.6 本章小结第60-61页
第7章 总结与展望第61-63页
    7.1 本文论文总结第61-62页
    7.2 未来展望第62-63页
参考文献第63-67页
发表论文和参加科研情况说明第67-69页
致谢第69页

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