| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·动态磁共振成像技术 | 第12-13页 |
| ·压缩感知技术 | 第13页 |
| ·实时在线动态磁共振成像技术 | 第13-14页 |
| ·基于 GPU 硬件加速的重建 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文结构安排 | 第16-17页 |
| 第2章 磁共振成像原理 | 第17-25页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·磁共振成像物理学原理 | 第17-20页 |
| ·自旋与进动 | 第17-18页 |
| ·共振 | 第18-19页 |
| ·弛豫 | 第19-20页 |
| ·接收信号 | 第20页 |
| ·图像的建立 | 第20-22页 |
| ·傅里叶变换 | 第20-21页 |
| ·层面选择 | 第21页 |
| ·空间编码 | 第21-22页 |
| ·K 空间 | 第22页 |
| ·信号采样方式 | 第22-24页 |
| ·静态采样方式 | 第22-23页 |
| ·动态采样方式 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于预测技术的实时在线动态磁共振成像 | 第25-34页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·基于帧预测技术的实时在线动态磁共振成像原理 | 第25-29页 |
| ·实时在线算法的具体建模 | 第25-26页 |
| ·MPOD 实时在线算法 | 第26页 |
| ·MPOD 的预测方法 | 第26-28页 |
| ·MPOD 的校正方法 | 第28-29页 |
| ·实验仿真和结果分析 | 第29-33页 |
| ·实验数据 | 第29-30页 |
| ·定量分析方法 | 第30页 |
| ·实验结果 | 第30-32页 |
| ·讨论分析 | 第32-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于 ME/MC 的实时在线动态磁共振成像 | 第34-43页 |
| ·引言 | 第34页 |
| ·ME/MC 的基本原理 | 第34-35页 |
| ·ARPS 运动估计搜索算法 | 第35-37页 |
| ·OBMC 运动补偿算法 | 第37-39页 |
| ·ME/MC 方法与 DC 的混合 | 第39页 |
| ·实验仿真与结果分析 | 第39-42页 |
| ·实验结果 | 第39-41页 |
| ·讨论分析 | 第41-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于 GPU 硬件加速的实时在线动态磁共振图像重建 | 第43-50页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·MATLAB 环境中的 GPU 实现方法 | 第44-45页 |
| ·MEX 方法 | 第44页 |
| ·JACKET 加速法 | 第44-45页 |
| ·PCT 加速 | 第45页 |
| ·基于 GPU 硬件加速的实时在线动态磁共振图像重建 | 第45-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·本文工作总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 附录 | 第58页 |
