| 摘要 | 第6-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| TABLE OF CONTENTS | 第11-13页 |
| 图目录 | 第13-15页 |
| 表目录 | 第15-16页 |
| 主要符号表 | 第16-17页 |
| 1 绪论 | 第17-41页 |
| 1.1 问题提出与研究意义 | 第17-19页 |
| 1.2 国内外相关研究进展 | 第19-38页 |
| 1.2.1 压缩感知 | 第19-26页 |
| 1.2.2. 磁共振成像 | 第26-27页 |
| 1.2.3 结合压缩感知的磁共振图像重建 | 第27-35页 |
| 1.2.4 结合压缩感知的并行磁共振图像重建 | 第35-38页 |
| 1.3 本文主要研究思路与内容 | 第38-41页 |
| 1.3.1 研究思路 | 第38页 |
| 1.3.2 研究内容 | 第38-41页 |
| 2 基于稀疏支撑集的奇异值分解稀疏变换与Support-FCSA重建算法研究 | 第41-55页 |
| 2.1 引言 | 第41页 |
| 2.2 基于稀疏支撑集的压缩感知 | 第41-44页 |
| 2.3 基于奇异值分解的稀疏变换方法 | 第44-45页 |
| 2.4 奇异值分解稀疏表示中稀疏支撑集检测方法 | 第45-47页 |
| 2.5 结合稀疏支撑集的Support-FCSA重建算法 | 第47-50页 |
| 2.6 实验与分析 | 第50-53页 |
| 2.7 本章小结 | 第53-55页 |
| 3 基于共享奇异值分解的稀疏变换与DCS-SENSE重建方法研究 | 第55-69页 |
| 3.1 引言 | 第55页 |
| 3.2 分布式压缩感知 | 第55-57页 |
| 3.3 CS-SENSE重建方法 | 第57-58页 |
| 3.4 基于共享奇异值分解的稀疏变换方法 | 第58-60页 |
| 3.5 结合分布式压缩感知的DCS-SENSE重建方法 | 第60-61页 |
| 3.6 实验与分析 | 第61-67页 |
| 3.6.1 体线圈系统模型 | 第61-63页 |
| 3.6.2 测试数据集 | 第63页 |
| 3.6.3 模拟线圈图像质量评价 | 第63-65页 |
| 3.6.4 DCS-SENSE方法重建结果 | 第65-67页 |
| 3.7 本章小结 | 第67-69页 |
| 4 沃尔什稀疏变换与l1-SPIRiT-FCSA重建方法研究 | 第69-93页 |
| 4.1 引言 | 第69页 |
| 4.2 三维压缩感知 | 第69-71页 |
| 4.3 l1-SPIRiT重建方法 | 第71-72页 |
| 4.4 沃尔什稀疏变换方法 | 第72-82页 |
| 4.5 结合三维压缩感知的l1-SPIRiT-FCSA重建方法 | 第82页 |
| 4.6 实验与分析 | 第82-91页 |
| 4.6.1 二维沃尔什稀疏变换方法重建结果 | 第82-87页 |
| 4.6.2 l1-SPIRiT-FCSA方法重建结果 | 第87-91页 |
| 4.7 本章小结 | 第91-93页 |
| 5 结论与展望 | 第93-97页 |
| 5.1 结论与创新点 | 第93-94页 |
| 5.2 创新点摘要 | 第94页 |
| 5.3 展望 | 第94-97页 |
| 参考文献 | 第97-110页 |
| 附录A 基于Walsh的稀疏变换源代码 | 第110-112页 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 | 第112-113页 |
| 致谢 | 第113-114页 |
| 作者简介 | 第114-115页 |
