| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 磁共振T2成像的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.3 论文的主要内容 | 第15-16页 |
| 1.4 论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 第二章 磁共振成像原理及重建算法 | 第17-29页 |
| 2.1 磁共振成像基本原理 | 第17-23页 |
| 2.1.1 磁共振成像原理 | 第17-19页 |
| 2.1.2 磁共振成像的空间定位 | 第19-21页 |
| 2.1.3 K空间的特性 | 第21-23页 |
| 2.2 磁共振T2参数成像 | 第23-24页 |
| 2.3 基于全变差的快速磁共振成像重建算法 | 第24-27页 |
| 2.3.1 全变差正则化模型 | 第24-25页 |
| 2.3.2 共轭梯度算法 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-29页 |
| 第三章 深度学习简介 | 第29-39页 |
| 3.1 深度神经网络 | 第29-34页 |
| 3.1.1 神经网络的前向传播 | 第29-31页 |
| 3.1.2 神经网络的反向传播算法 | 第31-34页 |
| 3.2 深度残差网络简介 | 第34-38页 |
| 3.2.1 卷积神经网络 | 第34-36页 |
| 3.2.2 深度残差网络 | 第36-38页 |
| 3.3 本章小结 | 第38-39页 |
| 第四章 基于重叠回波分离的单扫描定量磁共振T2成像 | 第39-57页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 基于单扫描重叠回波分离的定量磁共振T2成像 | 第40-49页 |
| 4.2.1 单扫描重叠回波分离平面成像序列 | 第40-43页 |
| 4.2.2 OLED分离算法 | 第43-47页 |
| 4.2.3 计算T2成像 | 第47页 |
| 4.2.4 实验数据的采集 | 第47-49页 |
| 4.3 实验和结果分析 | 第49-55页 |
| 4.3.1 数值模型实验 | 第49-50页 |
| 4.3.2 模型实验 | 第50-52页 |
| 4.3.3 临床人脑实验 | 第52-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 基于深度残差网络的快速OLED重建方法 | 第57-67页 |
| 5.1 引言 | 第57-58页 |
| 5.2 基于深度残差网络的快速OLED方法 | 第58-62页 |
| 5.2.1 网络架构 | 第58-60页 |
| 5.2.2 训练数据集的获取 | 第60-61页 |
| 5.2.3 训练以及后处理 | 第61-62页 |
| 5.3 实验和结果分析 | 第62-66页 |
| 5.3.1 数值模型实验 | 第62-63页 |
| 5.3.2 临床脑部实验 | 第63-65页 |
| 5.3.3 实验结果分析 | 第65-66页 |
| 5.4 本章小结 | 第66-67页 |
| 第六章 总结与展望 | 第67-71页 |
| 6.1 总结 | 第67-68页 |
| 6.2 展望 | 第68-71页 |
| 参考文献 | 第71-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第78页 |