基于数据稀疏表示的快速磁共振成像技术研究及应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-20页 |
| ·研究背景及其意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·目的和意义 | 第12页 |
| ·国内外的研究现状及发展 | 第12-18页 |
| ·快速磁共振成像的发展状况 | 第12-15页 |
| ·磁敏感加权成像的研究现状 | 第15-18页 |
| ·本文研究的主要内容 | 第18页 |
| ·本文主要的结构安排 | 第18-20页 |
| 第2章 磁敏感加权成像基本原理 | 第20-31页 |
| ·磁共振物理原理 | 第20-24页 |
| ·自旋 | 第20页 |
| ·进动与拉莫方程 | 第20-21页 |
| ·共振现象 | 第21-22页 |
| ·弛豫过程 | 第22-23页 |
| ·信号的接收 | 第23-24页 |
| ·磁共振图像建立 | 第24-27页 |
| ·层面选择 | 第24-25页 |
| ·空间编码 | 第25-26页 |
| ·k-空间数据 | 第26-27页 |
| ·磁敏感加权成像原理 | 第27-29页 |
| ·相位滤波图像的创建 | 第27-28页 |
| ·磁敏感加权成像图像的重建 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 基于压缩感知技术的快速磁共振成像原理 | 第31-38页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·压缩感知的理论框架 | 第31-35页 |
| ·问题描述 | 第31-32页 |
| ·信号的稀疏表示 | 第32-33页 |
| ·观测矩阵 | 第33-34页 |
| ·图像重构 | 第34-35页 |
| ·基于压缩感知技术的快速磁共振成像 | 第35-37页 |
| ·数据采集方式 | 第35-36页 |
| ·CS-MRI 图像重建 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于奇异值分解的压缩感知算法研究及应用 | 第38-51页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·奇异值分解原理 | 第38-39页 |
| ·奇异值分解的问题描述 | 第38-39页 |
| ·奇异值分解的数学知识 | 第39页 |
| ·基于奇异值分解的 CS 重构方法 | 第39-43页 |
| ·基于奇异值分解的 CS-MRI 图像重建 | 第39-43页 |
| ·定量评估标准 | 第43页 |
| ·仿真实验及结果 | 第43-49页 |
| ·数据采样 | 第43-44页 |
| ·2D-MRI 图像的重构结果 | 第44-46页 |
| ·3D-SWI 图像的重构结果 | 第46-49页 |
| ·讨论 | 第49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第5章 基于字典学习的压缩感知算法研究及应用 | 第51-63页 |
| ·引言 | 第51页 |
| ·字典学习的问题描述 | 第51-54页 |
| ·问题描述 | 第51-52页 |
| ·字典原子抽取方式的描述 | 第52-54页 |
| ·基于字典学习的 CS-MRI 的稀疏重构算法 | 第54-58页 |
| ·算法框架 | 第54-55页 |
| ·字典学习 | 第55-56页 |
| ·稀疏编码 | 第56页 |
| ·图像重建与迭代 | 第56-58页 |
| ·仿真实验及结果 | 第58-62页 |
| ·数据参数设定 | 第58页 |
| ·二维图像重建结果 | 第58-61页 |
| ·SWI 图像重建结果 | 第61-62页 |
| ·讨论 | 第62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第6章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-72页 |
| 附录 | 第72页 |
