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基于CS的MRI并行成像算法研究

摘要第5-6页
abstract第6-7页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景与意义第10-12页
    1.2 基于CS的MRI并行成像方法的研究历史与现状第12-15页
    1.3 本文主要工作及章节安排第15-17页
第二章 并行磁共振与压缩感知磁共振成像方法第17-31页
    2.1 磁共振原理第17页
    2.2 图像重建过程第17-20页
        2.2.1 频率和相位编码第17-18页
        2.2.2 重建过程第18-20页
    2.3 pMRI与CS重建方法第20-24页
        2.3.1 pMRI重建方法第20-23页
        2.3.2 CS重建方法第23-24页
    2.4 MRI重建方法分析第24-29页
        2.4.1 pMRI重建方法优势与不足第24-27页
        2.4.2 CS-MRI重建方法优势与不足第27-29页
    2.5 本章小结第29-31页
第三章 基于多通道联合的压缩感知成像方法第31-50页
    3.1 基于多通道联合的压缩感知重建模型MCS-MRI第31-34页
        3.1.1 MCS-MRI重建模型第31-33页
        3.1.2 空间敏感度信息的估计第33-34页
    3.2 基于Noiselet编码的介绍第34-36页
        3.2.1 Noiselet变换函数第34-35页
        3.2.2 Noiselet编码中的欠采样第35-36页
    3.3 Fourier与Noiselet的RIP分析第36-38页
    3.4 随机欠采样模型第38-42页
        3.4.1 点分布函数与变换点分布函数第38-39页
        3.4.2 K空间采样方式的非相干性测量第39-42页
    3.5 实验结果及分析第42-49页
        3.5.1 实验数据采集与对比方法第42-43页
        3.5.2 重建实验流程第43页
        3.5.3 脑部数据重建实验结果第43-49页
    3.6 本章小结第49-50页
第四章 基于稀疏先验信息的压缩感知成像方法第50-67页
    4.1 基于稀疏先验信息的重建模型SCS-MRI第50-57页
        4.1.1 重建模型的数学形式第50-53页
        4.1.2 模型的求解方法第53-57页
    4.2 迭代过程的优化改进第57-59页
    4.3 实验结果与分析第59-66页
        4.3.1 实验数据与对比方法第59页
        4.3.2 重建实验流程第59-60页
        4.3.3 实验结果分析第60-66页
    4.4 本章小结第66-67页
第五章 SCS-MRI模型在并行成像中的应用第67-76页
    5.1 基于SCS-MRI模型的SENSE重建方法第67-71页
        5.1.1 基于SCS-MRI的SENSE重建过程第67-69页
        5.1.2 实验分析第69-71页
    5.2 基于SCS-MRI模型的GRAPPA重建方法第71-75页
        5.2.1 基于SCS-MRI的GRAPPA重建过程第71-72页
        5.2.2 实验分析第72-75页
    5.3 本章小结第75-76页
第六章 总结与展望第76-78页
    6.1 全文总结第76页
    6.2 后续工作展望第76-78页
致谢第78-79页
参考文献第79-84页

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