致谢 | 第1-6页 |
摘要 | 第6-8页 |
ABSTRACT | 第8-10页 |
目次 | 第10-14页 |
插图清单 | 第14-16页 |
附表清单 | 第16-17页 |
缩写清单 | 第17-19页 |
1 绪论 | 第19-33页 |
·磁敏感加权成像技术研究背景及意义 | 第19-20页 |
·研究历史 | 第20-25页 |
·存在和需解决的问题 | 第25-26页 |
·相关问题研究进展 | 第26-28页 |
·主要研究内容 | 第28-30页 |
·创新点 | 第30页 |
·论文章节安排 | 第30-33页 |
2 磁敏感加权成像基本原理 | 第33-47页 |
·磁共振物理 | 第33-36页 |
·进动 | 第34页 |
·磁共振现象 | 第34-35页 |
·核磁弛豫 | 第35-36页 |
·磁共振信号的产生 | 第36-37页 |
·自由感应衰减信号 | 第36-37页 |
·自旋回波 | 第37页 |
·梯度回波 | 第37页 |
·TR、TE和磁共振加权成像 | 第37-38页 |
·质子密度加权成像 | 第38页 |
·T1加权成像 | 第38页 |
·T2加权成像和T2~*加权成像 | 第38页 |
·磁共振成像的三维空间编码 | 第38-40页 |
·层面与层厚的选择 | 第38页 |
·频率编码 | 第38-39页 |
·相位编码 | 第39-40页 |
·磁共振成像硬件系统 | 第40页 |
·磁敏感加权成像原理 | 第40-46页 |
·梯度回波成像 | 第40-42页 |
·磁敏感性 | 第42-43页 |
·几何效应 | 第43-44页 |
·相位滤波图像的创建 | 第44-45页 |
·磁敏感加权成像图像重建 | 第45-46页 |
·本章小结 | 第46-47页 |
3 三维部分k-空间SWI数据的凸集投影重建 | 第47-56页 |
·引言 | 第47页 |
·部分k-空间数据采集原理 | 第47-49页 |
·三维Fermi滤波器设计 | 第49-50页 |
·基于相位约束的凸集投影重建算法 | 第50-53页 |
·数据采集和仿真实验 | 第53页 |
·实验结果 | 第53-55页 |
·本章小结 | 第55-56页 |
4 MRAV动静脉数据同时采集技术 | 第56-68页 |
·引言 | 第56页 |
·双回波MRAV数据采集与图像重建 | 第56-61页 |
·序列设计 | 第57-58页 |
·数据采集 | 第58页 |
·图像重建和数据分析 | 第58页 |
·重建结果 | 第58-61页 |
·多回波MRAV数据采集与图像重建 | 第61-64页 |
·序列设计 | 第61-62页 |
·重建结果 | 第62-63页 |
·R2~*映射 | 第63-64页 |
·讨论 | 第64-66页 |
·本章小结 | 第66-68页 |
5 脑部磁敏感加权成像的伪影校正 | 第68-80页 |
·引言 | 第68页 |
·材料与方法 | 第68-71页 |
·数据采集 | 第68-69页 |
·低通滤波和相位模板构建 | 第69页 |
·三维LFG映射 | 第69-70页 |
·基于LFG-抑制的相位模板 | 第70-71页 |
·回顾性线性匀场 | 第71页 |
·基于VS-mIP的SWI显示 | 第71页 |
·实验结果 | 第71-77页 |
·讨论 | 第77-79页 |
·本章小结 | 第79-80页 |
6 基于幅值和相位统计模型的脑组织分割 | 第80-95页 |
·引言 | 第80-81页 |
·材料与方法 | 第81-86页 |
·组织和空气中的幅值统计属性 | 第81-82页 |
·组织和空气中的相位统计属性 | 第82页 |
·FPD相位统计工具 | 第82-83页 |
·用FPD校正相位混叠及局部磁场梯度 | 第83-84页 |
·组织-空气分割 | 第84页 |
·合成SWI模型 | 第84-86页 |
·数据采集 | 第86页 |
·实验结果 | 第86-92页 |
·讨论 | 第92-94页 |
·本章小结 | 第94-95页 |
7 基于水平集的SWI图像脑组织分割 | 第95-105页 |
·引言 | 第95页 |
·材料与方法 | 第95-99页 |
·无需重新初始化水平集算法 | 第95-97页 |
·基于变分水平集的脑部组织-空气分割 | 第97-98页 |
·基于模拟退火算法的参数优化 | 第98-99页 |
·数据采集 | 第99页 |
·图像重建 | 第99页 |
·实验结果 | 第99-103页 |
·讨论 | 第103-104页 |
·本章小结 | 第104-105页 |
8 基于图像域相位高通滤波器的脑部静脉血管对比度增强 | 第105-116页 |
·引言 | 第105页 |
·材料与方法 | 第105-110页 |
·二阶相差SPD运算 | 第105-106页 |
·小静脉的Rod模型 | 第106-107页 |
·旋转Rod模型和CS SPD滤波器 | 第107页 |
·LR-CS SPD滤波器 | 第107-108页 |
·抑制空气中的噪声 | 第108-109页 |
·扩展至多线圈采集的数据 | 第109页 |
·数据采集 | 第109-110页 |
·实验结果 | 第110-113页 |
·讨论 | 第113-115页 |
·本章小结 | 第115-116页 |
9 基于背景抑制的脑部MR静脉成像 | 第116-126页 |
·引言 | 第116页 |
·材料与方法 | 第116-118页 |
·基于高通滤波器的背景抑制 | 第116-117页 |
·比例缩放和BS-MRV数据显示 | 第117-118页 |
·数据采集 | 第118页 |
·实验结果 | 第118-124页 |
·讨论 | 第124-125页 |
·本章小结 | 第125-126页 |
10 基于MSVE滤波的脑部SWI图像静脉增强 | 第126-137页 |
·引言 | 第126页 |
·数据采集 | 第126-127页 |
·三维多尺度静脉造影增强滤波 | 第127-129页 |
·实验结果 | 第129-135页 |
·讨论 | 第135-136页 |
·本章小结 | 第136-137页 |
11 总结及展望 | 第137-140页 |
·论文总结 | 第137-138页 |
·工作展望 | 第138-140页 |
附录:作者简历及其在学期间所取得的科研成果 | 第140-141页 |
附录:作者攻读博士学位期间完成的有关论文 | 第141-143页 |
参考文献 | 第143-155页 |