基于压缩感知的MRI图像重建方法的VC实现
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题背景 | 第11-16页 |
| ·磁共振成像发展 | 第11-13页 |
| ·CS 理论应用发展概况 | 第13-14页 |
| ·CS 在医学成像领域的应用 | 第14-16页 |
| ·研究意义 | 第16页 |
| ·本文的主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 磁共振成像原理 | 第18-31页 |
| ·共振 | 第18-19页 |
| ·自由感应衰减信号 | 第19-20页 |
| ·成像原理 | 第20-25页 |
| ·梯度磁场与空间编码 | 第20-22页 |
| ·K 空间概念 | 第22页 |
| ·K 空间填充轨迹 | 第22-24页 |
| ·K 空间与图像的关系 | 第24-25页 |
| ·K 空间数据采样 | 第25-28页 |
| ·等间隔采样 | 第25-26页 |
| ·螺旋轨迹设计 | 第26-28页 |
| ·傅里叶重建方法 | 第28-31页 |
| 第3章 CS-MRI 数据采集与稀疏变换 | 第31-38页 |
| ·CS-MRI 数据采集 | 第31-32页 |
| ·一般信号的稀疏表示 | 第32-33页 |
| ·MRI 数据的稀疏表示 | 第33-36页 |
| ·全变分 | 第34-35页 |
| ·haar 小波变换 | 第35-36页 |
| ·线性测量 | 第36-38页 |
| 第4章 CS_MRI 重建及 VC 实现 | 第38-52页 |
| ·稀疏重建 | 第38-39页 |
| ·非线性共轭梯度法 | 第39-40页 |
| ·软件实现 | 第40-44页 |
| ·数据模型导入系统 | 第41-42页 |
| ·数据采集系统 | 第42-43页 |
| ·数据重建系统 | 第43-44页 |
| ·CS-MRI 重建 VC 实现 | 第44-47页 |
| ·预处理函数 | 第44-45页 |
| ·目标函数 | 第45-46页 |
| ·梯度函数 | 第46页 |
| ·CS 重建函数 | 第46-47页 |
| ·结果与讨论 | 第47-52页 |
| 第5章 总结与展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
