| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 基于压缩感知理论的动态MRI重建算法的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 磁共振成像原理 | 第14-31页 |
| 2.1 MRI发展历史 | 第14页 |
| 2.2 核磁共振物理基础 | 第14-25页 |
| 2.2.1 原子核自旋与自旋磁矩 | 第14-16页 |
| 2.2.2 拉莫尔进动 | 第16-18页 |
| 2.2.3 射频脉冲及共振 | 第18-19页 |
| 2.2.4 核磁共振现象和产生条件 | 第19-20页 |
| 2.2.5 磁共振信号的空间定位 | 第20-24页 |
| 2.2.6 K空间 | 第24-25页 |
| 2.3 磁共振信号采集方式——脉冲序列 | 第25-29页 |
| 2.4 图像重建 | 第29-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于压缩感知的重建算法研究 | 第31-42页 |
| 3.1 压缩感知理论产生背景 | 第31-32页 |
| 3.2 压缩感知原理 | 第32-33页 |
| 3.2.1 稀疏性 | 第32-33页 |
| 3.2.2 间断性采样 | 第33页 |
| 3.3 压缩感知信号重构过程 | 第33-38页 |
| 3.3.1 信号的稀疏表示 | 第36页 |
| 3.3.2 测量矩阵的选取 | 第36-37页 |
| 3.3.3 信号重构 | 第37-38页 |
| 3.4 压缩感知算法在磁共振成像中的应用 | 第38-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于重构参考图像先验信息的动态心脏磁共振成像方法 | 第42-52页 |
| 4.1 采样算法 | 第42-44页 |
| 4.2 NUFFT变换算子 | 第44-45页 |
| 4.3 稀疏项 | 第45-47页 |
| 4.3.1 重构参考图像 | 第45-46页 |
| 4.3.2 TV全变分算子 | 第46-47页 |
| 4.4 迭代重建算法 | 第47-49页 |
| 4.5 磁共振成像实验和数据采集 | 第49页 |
| 4.6 图像重建及结果分析 | 第49-51页 |
| 4.7 本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 基于字典学习的动态心脏磁共振成像方法 | 第52-67页 |
| 5.1 稀疏性表示与分类 | 第52-54页 |
| 5.2 字典学习算法原理 | 第54-57页 |
| 5.3 K-SVD基础 | 第57-59页 |
| 5.3.1 K-均值 | 第57页 |
| 5.3.2 K-SVD算法——广义K-均值算法 | 第57-59页 |
| 5.3.3 K-SVD算法的收敛性 | 第59页 |
| 5.4 引入字典学习后的求解过程与结果分析 | 第59-63页 |
| 5.5 本章与上一章两种方法的比较 | 第63-66页 |
| 5.6 本章小结 | 第66-67页 |
| 第6章 总结及展望 | 第67-69页 |
| 6.1 总结 | 第67页 |
| 6.2 展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |