| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 磁共振成像简介 | 第9页 |
| 1.2 运动伪影研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第10-12页 |
| 第二章 遗传算法与压缩感知优化MRI运动伪影图像 | 第12-30页 |
| 2.1 遗传算法和压缩感知原理简介 | 第12-15页 |
| 2.1.1 遗传算法简介 | 第12-14页 |
| 2.1.2 压缩感知原理介绍 | 第14-15页 |
| 2.2 模拟运动伪影图像 | 第15-19页 |
| 2.2.1 实验图像说明 | 第15页 |
| 2.2.2 运动伪影模拟 | 第15-19页 |
| 2.3 重建算法 | 第19-21页 |
| 2.4 实验结果及分析 | 第21-25页 |
| 2.4.1 实验质量评价指标 | 第21-22页 |
| 2.4.2 fitness与全参考图像质量评价指标 | 第22页 |
| 2.4.3 脑部图像实验结果 | 第22-25页 |
| 2.5 遗传算法中不同选择方法对实验结果的影响 | 第25-30页 |
| 2.5.1 轮盘赌算法 | 第25-26页 |
| 2.5.2 实验结果 | 第26-29页 |
| 2.5.3 讨论 | 第29-30页 |
| 第三章 结合采样方式去除MRI图像运动伪影 | 第30-36页 |
| 3.1 K空间采样与笛卡尔 | 第30-31页 |
| 3.1.1 k空间采样 | 第30-31页 |
| 3.1.2 笛卡尔采样 | 第31页 |
| 3.2 算法原理说明 | 第31-32页 |
| 3.3 实验结果与讨论 | 第32-34页 |
| 3.3.1 遍历采样模式时适应值变化情况 | 第32-33页 |
| 3.3.2 运动伪影去除结果 | 第33-34页 |
| 3.4 讨论 | 第34-36页 |
| 第四章 卷积神经网络在去除磁共振头部图像运动伪影中的应用 | 第36-45页 |
| 4.1 卷积神经网络简介 | 第36-39页 |
| 4.2 基于CNN的大脑磁共振图像运动伪影的去除 | 第39-41页 |
| 4.2.1 U-net网络结构 | 第40-41页 |
| 4.2.2 训练过程 | 第41页 |
| 4.3 结果与讨论 | 第41-45页 |
| 第五章 总结与展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读硕士学位期间的学术成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51页 |