| 致谢 | 第5-7页 |
| 摘要 | 第7-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第15-23页 |
| 1.1 引言 | 第15-16页 |
| 1.2 研究课题背景 | 第16-18页 |
| 1.3 人工稀疏在非笛卡尔重建中应用的必要性 | 第18-19页 |
| 1.4 本课题的主要研究内容及其相关性 | 第19-20页 |
| 1.5 本论文的主要创新点和贡献 | 第20-21页 |
| 1.6 本论文的章节组成 | 第21-23页 |
| 第二章 磁共振成像背景知识 | 第23-33页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 磁共振成像基础 | 第23-27页 |
| 2.2.1 磁共振成像的发展简史 | 第23-24页 |
| 2.2.2 磁共振成像的基本原理 | 第24-27页 |
| 2.3 磁共振信号采集与图像重建 | 第27-33页 |
| 2.3.1 磁共振信号采集 | 第28-30页 |
| 2.3.2 磁共振图像重建 | 第30-33页 |
| 2.3.2.1 K空间的基本概念和性质 | 第30-31页 |
| 2.3.2.2 K空间数据的图像重建 | 第31-33页 |
| 第三章 磁共振快速成像方法及重建技术 | 第33-61页 |
| 3.1 磁共振部分K空间采样及其重建技术 | 第33-37页 |
| 3.2 非笛卡尔(non-Cartesian)采样及其重建技术 | 第37-44页 |
| 3.2.1 非笛卡尔采样轨迹简介 | 第37页 |
| 3.2.2 非笛卡尔采样重建算法 | 第37-43页 |
| 3.2.3 逆网格化(Inverse Gridding)算法 | 第43-44页 |
| 3.3 并行成像及其重建技术 | 第44-54页 |
| 3.3.1 基于笛卡尔采样轨迹的经典并行成像技术 | 第45-49页 |
| 3.3.2 基于非笛卡尔采样轨迹的经典并行成像技术 | 第49-54页 |
| 3.4 稀疏数据重建 | 第54-57页 |
| 3.4.1 压缩感知及其在MRI中的应用 | 第54-56页 |
| 3.4.1.1 CS-MRI的可行性分析 | 第54-55页 |
| 3.4.1.2 二维CS-MRI的重建模型 | 第55-56页 |
| 3.4.2 低秩矩阵填充(Low-rank matrix completion)及其在MRI中的应用 | 第56-57页 |
| 3.5 人工稀疏 | 第57-58页 |
| 3.6 多种快速成像技术相结合的成像及重建技术 | 第58-60页 |
| 3.7 新型快速成像技术 | 第60-61页 |
| 第四章 二维人工稀疏在辐射采集中的重建算法研究 | 第61-79页 |
| 4.1 人工稀疏重建算法概述 | 第61-62页 |
| 4.2 人工稀疏提取方案及相应非笛卡尔重建算法设计 | 第62-65页 |
| 4.2.1 Scheme 1 ARTS-GROWL | 第62-63页 |
| 4.2.2 Scheme 2 ARTS-GROWL | 第63-64页 |
| 4.2.3 Scheme 3 ARTS-GROWL | 第64-65页 |
| 4.3 实验设计及重建图像评价指标 | 第65-68页 |
| 4.3.1 实验数据采集及参数 | 第65-67页 |
| 4.3.2 图像及算法评价指标 | 第67-68页 |
| 4.4 实验结果 | 第68-74页 |
| 4.5 结果分析 | 第74-77页 |
| 4.5.1 重建精度分析 | 第74-76页 |
| 4.5.2 重建速度分析 | 第76页 |
| 4.5.3 算法稳定性分析(Scheme 3 ARTS-GROWL vs. GROWL+ De-noising) | 第76-77页 |
| 4.6 本章小结 | 第77-79页 |
| 第五章 三维人工稀疏在动态黄金角辐射采集中的重建算法研究 | 第79-101页 |
| 5.1 动态磁共振成像及灌注成像的背景及需求 | 第79-80页 |
| 5.2 K-T ARTS-GROWL | 第80-81页 |
| 5.3 iGRASP (iterative golden-angle radial sampling parallel imaging) | 第81-84页 |
| 5.4 Radial K-T SPIRiT | 第84-85页 |
| 5.5 实验设计及重建图像评价指标 | 第85-88页 |
| 5.5.1 实验数据采集及参数 | 第85-86页 |
| 5.5.2 图像及算法评价指标 | 第86-88页 |
| 5.6 实验结果 | 第88-96页 |
| 5.6.1 与GROWL和ARTS-GROWL等算法的重建质量比较 | 第88-94页 |
| 5.6.2 与一些新型k-t类算法的重建质量比较 | 第94-96页 |
| 5.7 结果分析 | 第96-98页 |
| 5.7.1 图像重建精度分析 | 第96-97页 |
| 5.7.2 计算效率分析 | 第97-98页 |
| 5.8 本章小结 | 第98-101页 |
| 第六章 引入运动索引的动态人工稀疏算法研究 | 第101-111页 |
| 6.1 运动伪影和黄金角辐射采集中的运动索引的必要性 | 第101页 |
| 6.2 黄金角辐射采集中的运动索引方法 | 第101-102页 |
| 6.3 MR ARTS-GROWL (Motion-Resistant ARTS-GROWL) | 第102-104页 |
| 6.4 实验设计及重建图像评价指标 | 第104-105页 |
| 6.4.1 实验数据采集及参数 | 第104-105页 |
| 6.4.2 图像及算法评价指标 | 第105页 |
| 6.5 实验结果 | 第105-107页 |
| 6.5.1 MR ARTS-GROWL和k-t ARTS-GROWL算法的重建质量比较 | 第105-107页 |
| 6.6 结果分析 | 第107-109页 |
| 6.6.1 重建图像质量和算法优缺点分析 | 第107-108页 |
| 6.6.2 重建效率分析 | 第108-109页 |
| 6.7 本章小结 | 第109-111页 |
| 策七章 总结与展望 | 第111-115页 |
| 7.1 工作总结 | 第111-113页 |
| 7.2 未来展望 | 第113-115页 |
| 参考文献 | 第115-133页 |
| 附录 作者攻读博士学位期间取得的科研成果 | 第133-137页 |
| 作者简历 | 第137页 |
