基于复合稀疏的MRI图像重建研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题背景和研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-16页 |
| 1.2.1 核磁共振快速成像技术 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基于压缩感知的MRI成像技术 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 压缩感知理论基础 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18-19页 |
| 2.2 信号的稀疏表示 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于变换的稀疏表示方法 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于学习的稀疏表示方法 | 第20-21页 |
| 2.3 信号的观测矩阵设计 | 第21-22页 |
| 2.4 压缩感知重建算法 | 第22-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于中心化的复合稀疏表示MRI重建模型 | 第26-39页 |
| 3.1 引言 | 第26页 |
| 3.2 相关工作 | 第26-30页 |
| 3.2.1 NCSR模型 | 第26-28页 |
| 3.2.2 TVWL2-L1模型 | 第28-30页 |
| 3.3 重建模型 | 第30-31页 |
| 3.4 求解算法 | 第31-34页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于低秩的复合稀疏表示MRI重建模型 | 第39-59页 |
| 4.1 引言 | 第39页 |
| 4.2 相关工作 | 第39-43页 |
| 4.2.1 NLR模型 | 第39-42页 |
| 4.2.2 TV-Group模型 | 第42-43页 |
| 4.3 重建模型 | 第43-45页 |
| 4.4 求解算法 | 第45-52页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第52-58页 |
| 4.6 本章小结 | 第58-59页 |
| 结论 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
