| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 专用术语注释表 | 第8-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 压缩感知和全变分模型 | 第12-13页 |
| 1.2.2 并行磁共振成像重建模型及一阶优化算法 | 第13页 |
| 1.3 研究内容和结构安排 | 第13-16页 |
| 第二章 相关背景知识介绍 | 第16-27页 |
| 2.1 并行磁共振成像原理 | 第16-22页 |
| 2.1.1 空间信号编码与K空间采样 | 第16-17页 |
| 2.1.2 相控阵线圈与混淆现象 | 第17-19页 |
| 2.1.3 SENSE重建算法 | 第19-20页 |
| 2.1.4 GRAPPA重建算法 | 第20-22页 |
| 2.2 全变分模型 | 第22页 |
| 2.3 一阶优化算法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 近似分裂算法 | 第22-24页 |
| 2.3.2 交替方向法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 原始对偶算法 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于Douglas-Rachford分裂算法的并行磁共振成像 | 第27-35页 |
| 3.1 非光滑性图像重建的一般方法 | 第27页 |
| 3.2 Douglas-Rachford分裂算法 | 第27-29页 |
| 3.3 基于Douglas-Rachford分裂算法的并行磁共振成像 | 第29-31页 |
| 3.4 实验结果和分析 | 第31-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 第四章 基于自适应交替方向乘子法的部分并行成像 | 第35-43页 |
| 4.1 基于部分并行成像的全变分模型 | 第35-36页 |
| 4.2 自适应交替方向乘子法 | 第36-38页 |
| 4.2.1 传统交替方向乘子法 | 第36-37页 |
| 4.2.2 自适应交替方向乘子法 | 第37-38页 |
| 4.3 实验结果和分析 | 第38-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第五章 基于自适应原始对偶混合梯度算法的全变分图像恢复 | 第43-53页 |
| 5.1 基于全变分模型的原对偶混合梯度方法 | 第43-44页 |
| 5.2 自适应原始对偶梯度算法 | 第44-47页 |
| 5.3 实验结果和分析 | 第47-52页 |
| 5.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 6.1 总结 | 第53页 |
| 6.2 展望 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 附录1 程序清单 | 第58-59页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文 | 第59-60页 |
| 致谢 | 第60页 |
