基于压缩感知的MRI重建算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第14页 |
| 1.4 论文结构 | 第14-17页 |
| 第2章 基于压缩感知的MRI技术 | 第17-25页 |
| 2.1 稀疏表示 | 第17-20页 |
| 2.1.1 建模和求解 | 第19-20页 |
| 2.1.2 信号稀疏表示应用 | 第20页 |
| 2.2 压缩感知 | 第20-23页 |
| 2.2.1 CS-MRI | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-25页 |
| 第3章 基于非局部自相似性和自回归模型的重建算法 | 第25-43页 |
| 3.1 图像的非局部自相似性 | 第25-27页 |
| 3.2 自回归模型 | 第27-28页 |
| 3.3 重建过程 | 第28-31页 |
| 3.3.1 重建算法 | 第28-30页 |
| 3.3.2 交替方向乘子算法 | 第30-31页 |
| 3.4 实验及分析 | 第31-41页 |
| 3.4.1 实验环境与设置 | 第31-32页 |
| 3.4.2 实验结果与分析 | 第32-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-43页 |
| 第4章 基于多方向字典学习的重建算法 | 第43-53页 |
| 4.1 重建过程 | 第43-45页 |
| 4.1.1 多方向字典 | 第44页 |
| 4.1.2 重建算法 | 第44-45页 |
| 4.2 实验及分析 | 第45-51页 |
| 4.2.1 实验环境与设置 | 第45-46页 |
| 4.2.2 实验结果与分析 | 第46-51页 |
| 4.3 本章小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
