基于低秩与稀疏分解的动态磁共振图像重建
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| 1.1 课题应用背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第11-15页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 基于压缩感知的磁共振成像理论基础 | 第17-32页 |
| 2.1 磁共振成像原理 | 第17-21页 |
| 2.1.1 自旋与进动 | 第17-18页 |
| 2.1.2 共振和弛豫 | 第18-19页 |
| 2.1.3 梯度磁场和空间编码 | 第19-21页 |
| 2.2 压缩感知理论基础 | 第21-26页 |
| 2.3 基于压缩感知的动态磁共振成像技术 | 第26-31页 |
| 2.3.1 数学优化模型 | 第26-27页 |
| 2.3.2 K空间欠采样方案 | 第27页 |
| 2.3.3 基于压缩感知的常用重建算法 | 第27-31页 |
| 2.4 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于低秩和稀疏的动态磁共振图像重建方法 | 第32-47页 |
| 3.1 基于低秩性和稀疏性的典型重建方法 | 第32-35页 |
| 3.2 基于低秩与稀疏分解的动态磁共振图像重建 | 第35-45页 |
| 3.2.1 鲁棒主成分分析 | 第35-39页 |
| 3.2.2 基于低秩与稀疏分解的常用重建算法 | 第39-41页 |
| 3.2.3 仿真与分析 | 第41-45页 |
| 3.3 现有低秩与稀疏分解方法存在的问题 | 第45-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第4章 改进的低秩与稀疏分解图像重建算法 | 第47-64页 |
| 4.1 盲压缩感知 | 第47-51页 |
| 4.1.1 盲压缩感知优化模型 | 第47-48页 |
| 4.1.2 盲压缩感知信号重构方法 | 第48-51页 |
| 4.2 改进的低秩稀疏分解重建算法 | 第51-54页 |
| 4.3 图像数值仿真 | 第54-63页 |
| 4.3.1 心脏电影图像 | 第55-59页 |
| 4.3.2 心脏灌注图像 | 第59-63页 |
| 4.4 本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72页 |
