| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-10页 |
| 目录 | 第10-14页 |
| 符号 | 第14-15页 |
| 插图目录 | 第15-17页 |
| 表格目录 | 第17-18页 |
| 第1章 绪论 | 第18-26页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第18-19页 |
| ·研究现状 | 第19-24页 |
| ·磁共振快速成像技术研究现状 | 第19-21页 |
| ·基于压缩感知理论的磁共振成像研究现状 | 第21-24页 |
| ·本文的主要工作及内容安排 | 第24-26页 |
| 第2章 磁共振成像与压缩感知理论 | 第26-47页 |
| ·磁共振成像原理 | 第26-32页 |
| ·磁共振信号的产生与检测 | 第26-29页 |
| ·磁共振成像的空间定位 | 第29-31页 |
| ·图像重建 | 第31-32页 |
| ·压缩感知理论 | 第32-39页 |
| ·数学模型 | 第32-33页 |
| ·稀疏表示 | 第33-34页 |
| ·测量矩阵设计 | 第34-36页 |
| ·压缩感知重建算法 | 第36-39页 |
| ·基于压缩感知理论的磁共振图像重建 | 第39-46页 |
| ·利用图像自身稀疏性的 CS-MR 图像重建 | 第40-43页 |
| ·利用参考图像的 CS-MR 图像重建 | 第43-45页 |
| ·利用结构化信息的 CS-MR 图像重建 | 第45-46页 |
| ·存在的一些问题 | 第46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第3章 混合加权 l1-TV 最小化的 CS-MRI 方法 | 第47-63页 |
| ·混合加权 l1-TV 最小化的重建方法 | 第47-55页 |
| ·混合加权 l1-TV 最小化模型 | 第48-51页 |
| ·自适应重加权迭代算法 | 第51-55页 |
| ·实验结果与分析 | 第55-61页 |
| ·实验一 | 第56页 |
| ·实验二 | 第56-61页 |
| ·讨论 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第4章 基于联合子空间的 CS-MRI 方法 | 第63-75页 |
| ·重建方法 | 第63-66页 |
| ·图像建模 | 第63-64页 |
| ·重建步骤 | 第64-66页 |
| ·实验结果与分析 | 第66-72页 |
| ·实验一 | 第66-68页 |
| ·实验二 | 第68-72页 |
| ·讨论 | 第72-74页 |
| ·K 值对重建性能的影响 | 第72-73页 |
| ·定位准确性对重建性能的影响 | 第73-74页 |
| ·本章小结 | 第74-75页 |
| 第5章 基于参考图像的 CS-MRI 方法 | 第75-121页 |
| ·基于 NLTV 和部分支撑已知的 CS-MRI 方法 | 第75-85页 |
| ·重建模型 | 第75-77页 |
| ·算法 | 第77-79页 |
| ·实验结果与分析 | 第79-85页 |
| ·讨论 | 第85页 |
| ·医学图像配准技术 | 第85-91页 |
| ·特征提取 | 第86-87页 |
| ·空间变换 | 第87-89页 |
| ·相似性测度 | 第89-90页 |
| ·优化算法 | 第90-91页 |
| ·联合 SSD 和差异稀疏性测度 | 第91-94页 |
| ·SSD-Sparsity 测度 | 第91-92页 |
| ·实验结果 | 第92-94页 |
| ·基于非均匀 FFD 运动校正的 CS-MRI 方法 | 第94-107页 |
| ·图像建模 | 第95-99页 |
| ·重建模型 | 第99页 |
| ·算法 | 第99-101页 |
| ·实验结果与分析 | 第101-105页 |
| ·讨论 | 第105-107页 |
| ·利用差异图像小波域稀疏性和 TGV 正则化的 CS-MRI 方法 | 第107-118页 |
| ·图像建模 | 第107-108页 |
| ·重建模型 | 第108-112页 |
| ·算法 | 第112-114页 |
| ·实验结果与分析 | 第114-118页 |
| ·重建结果对比 | 第118-119页 |
| ·本章小结 | 第119-121页 |
| 第6章 结论与展望 | 第121-124页 |
| ·本文的主要贡献和创新 | 第121-122页 |
| ·研究展望 | 第122-124页 |
| 参考文献 | 第124-140页 |
| 攻读学位期间发表论文与研究成果清单 | 第140-141页 |
| 致谢 | 第141-142页 |
| 作者简介 | 第142页 |
