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并行磁共振SENSE重建算法及去伪影的研究

摘要第5-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-16页
    1.1 课题研究背景及意义第10-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 本文主要研究内容及各章安排第14-16页
第2章 并行磁共振成像第16-26页
    2.1 磁共振成像(MRI)系统第16-17页
    2.2 核磁共振信号第17-19页
    2.3 并行磁共振成像基本原理第19-20页
    2.4 并行MRI图像重建主要方法第20-25页
        2.4.1 SENSE第20-22页
        2.4.2 SMASH第22-24页
        2.4.3 GRAPPA第24-25页
    2.5 本章小结第25-26页
第3章 运动伪影的形成原因与校正算法的研究第26-34页
    3.1 MRI中常见伪影第26-27页
    3.2 平移运动伪影的表现形式及产生原因第27-30页
    3.3 平移运动伪影的校正方法第30-32页
    3.4 本章小结第32-34页
第4章 基于改进SENSE的并行MRI重建算法第34-52页
    4.1 SENSE并行磁共振重建算法分析第34-36页
    4.2 AM估计第36-40页
        4.2.1 M估计第36-37页
        4.2.2 AM算法第37-40页
    4.3 改进的SENSE算法第40-42页
        4.3.1 AM-SENSE算法第40-42页
        4.3.2 AM-SENSE算法的具体实施步骤第42页
    4.4 实验结果及综合分析第42-51页
        4.4.1 评估方法第43-44页
        4.4.2 脑部图像数据实验结果及分析第44-47页
        4.4.3 心脏图像数据实验结果及分析第47-51页
    4.5 本章小结第51-52页
第5章 一种改进的MRI平移运动伪影校正算法第52-68页
    5.1 传统傅里叶投影算法第52-55页
    5.2 遗传算法第55-57页
    5.3 结合傅里叶投影算法及遗传算法的平移运动伪影校正算法第57-60页
        5.3.1 傅里叶投影算法的改进第57-58页
        5.3.2 遗传算法的运用第58-59页
        5.3.3 算法流程与步骤第59-60页
    5.4 实验结果与分析讨论第60-67页
        5.4.1 脑部图像数据的实验第61-63页
        5.4.2 体模图像数据的实验第63-65页
        5.4.3 心脏图像数据的实验第65-67页
    5.5 本章小结第67-68页
第6章 结论与展望第68-70页
    6.1 本文工作总结第68-69页
    6.2 未来研究展望第69-70页
参考文献第70-74页
致谢第74-76页
作者攻读硕士学位期间发表的论文第76页

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