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GRAPPA并行磁共振成像最优化参数选择及其权重调整

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
第一章 绪论第9-13页
   ·课题研究意义第9-10页
   ·国内外研究现状第10-12页
   ·论文的主要研究工作及安排第12-13页
第二章 磁共振成像原理第13-28页
   ·磁共振现象第13-18页
     ·自旋和磁矩第13-14页
     ·静磁场中的质子自旋第14-17页
       ·自旋角动量的空间量子化第14页
       ·核磁矩在磁场中的能量第14-16页
       ·自旋核在静磁场中的进动第16-17页
     ·射频脉冲及共振第17-18页
   ·磁共振信号的产生和检测第18-20页
   ·脉冲序列第20-21页
   ·层面选择和空间定位第21-24页
     ·层面选择第21-22页
     ·空间定位第22-24页
       ·相位编码第22-23页
       ·频率编码第23-24页
   ·K 空间第24-26页
     ·K 空间的定义第24-25页
     ·K 空间的特性第25-26页
       ·K 空间中心及外围第25-26页
       ·K 空间的对称性第26页
   ·图像重建第26-27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 GRAPPA并行磁共振成像技术第28-38页
   ·并行磁共振成像的原理第28-30页
   ·GRAPPA磁共振并行成像原理第30-34页
     ·K 空间重建第30-33页
     ·自校准第33-34页
   ·重建结果第34-37页
     ·重建数据第34页
     ·评价方法第34-35页
     ·重建结果第35-37页
   ·本章小结第37-38页
第四章 基于32通道线圈的GRAPPA重建参数对其重建图像质量的影响第38-46页
   ·理论和方法第38-39页
   ·重建数据第39-40页
   ·评价方法第40页
   ·重建结果与分析第40-45页
   ·本章小结第45-46页
第五章 神经网络在GRAPPA算法中的应用第46-54页
   ·GRAPPA算法的缺点第46-47页
   ·神经网络第47-49页
     ·神经网络简介第47页
     ·BP学习算法第47-49页
   ·理论和方法第49-51页
   ·重建结果与分析第51-53页
     ·重建数据第51页
     ·神经网络结构及参数设置第51页
     ·重建结果第51-53页
   ·本章小结第53-54页
总结与展望第54-56页
 本文工作总结第54-55页
 未来工作展望第55-56页
参考文献第56-60页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第60-61页
致谢第61-62页
附件第62页

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