应用字典学习图像结构信息的快速MRI重建
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 磁共振成像原理 | 第16-26页 |
| 2.1 核磁共振基本原理 | 第16-20页 |
| 2.1.1 原子核的自旋 | 第16-17页 |
| 2.1.2 原子核磁矩的基本原理 | 第17-18页 |
| 2.1.3 拉莫尔进动及核磁共振现象 | 第18-20页 |
| 2.2 磁共振基信号的产生与检测 | 第20-21页 |
| 2.2.1 弛豫过程和弛豫时间 | 第20-21页 |
| 2.2.2 重复时间、回波时间及组织对比 | 第21页 |
| 2.3 磁共振成像的空间定位 | 第21-23页 |
| 2.3.1 层面选择 | 第22页 |
| 2.3.2 空间编码 | 第22-23页 |
| 2.4 K 空间的基本性质与图像重建 | 第23-25页 |
| 2.5 本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 基于压缩感知的磁共振成像 | 第26-36页 |
| 3.1 压缩感知理论 | 第26-31页 |
| 3.1.1 信号的稀疏表示 | 第27-28页 |
| 3.1.2 测量矩阵的选取 | 第28-30页 |
| 3.1.3 重建算法 | 第30-31页 |
| 3.2 基于压缩感知的磁共振成像 | 第31-34页 |
| 3.2.1 MR 图像的稀疏性 | 第32页 |
| 3.2.2 最小化l1 范数重建 | 第32-33页 |
| 3.2.3 最小化TV 范数重建 | 第33页 |
| 3.2.4 应用字典学习的 MRI 重建 | 第33-34页 |
| 3.5 本章小结 | 第34-36页 |
| 第4章 应用字典学习的 MRI 重建方法 | 第36-62页 |
| 4.1 基于合成字典的 MRI 重建 | 第36-53页 |
| 4.1.1 重建模型 | 第36-37页 |
| 4.1.2 重建算法 | 第37-40页 |
| 4.1.3 实验结果与分析 | 第40-53页 |
| 4.2 基于分析字典的 MRI 重建 | 第53-60页 |
| 4.2.1 重建模型 | 第53-54页 |
| 4.2.2 重建算法 | 第54-56页 |
| 4.2.3 实验结果与分析 | 第56-60页 |
| 4.3 本章小结 | 第60-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
