| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 课题研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 动态磁共振成像 | 第12-13页 |
| 1.2.2 实时在线成像技术 | 第13页 |
| 1.2.3 Radial采样及网格化算法 | 第13-14页 |
| 1.2.4 基于GPU硬件的加速重建 | 第14-15页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第15-16页 |
| 1.4 本文章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 磁共振成像基本原理 | 第17-24页 |
| 2.1 磁共振信号的产生 | 第17-20页 |
| 2.1.1 核自旋系统 | 第17-18页 |
| 2.1.2 RF脉冲和共振 | 第18-19页 |
| 2.1.3 弛豫和进动 | 第19-20页 |
| 2.2 磁共振图像的建立 | 第20-22页 |
| 2.2.1 信号采集与编码 | 第20-21页 |
| 2.2.2 k空间 | 第21-22页 |
| 2.2.3 视野和分辨率 | 第22页 |
| 2.3 采样方式 | 第22-23页 |
| 2.3.1 笛卡尔采样 | 第22页 |
| 2.3.2 非笛卡尔采样 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于帧预测的实时在线动态磁共振成像方法 | 第24-34页 |
| 3.1 引言 | 第24页 |
| 3.2 基于MPOD算法的实时在线动态磁共振成像原理 | 第24-26页 |
| 3.2.1 实时在线算法模型 | 第24-25页 |
| 3.2.2 MPOD实时在线算法 | 第25-26页 |
| 3.3 基于ME/MC算法的实时在线动态磁共振成像 | 第26-29页 |
| 3.3.1 ME/MC基本原理 | 第26-27页 |
| 3.3.2 自适应十字搜索算法 | 第27-28页 |
| 3.3.3 OBMC补偿算法 | 第28-29页 |
| 3.4 实验结果及分析 | 第29-33页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第29页 |
| 3.4.2 定量分析 | 第29页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第29-32页 |
| 3.4.4 讨论与分析 | 第32-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Radial采样的实时在线动态磁共振成像方法 | 第34-46页 |
| 4.1 引言 | 第34页 |
| 4.2 Radial采样原理 | 第34-36页 |
| 4.2.1 Radial采样轨迹 | 第34-36页 |
| 4.2.2 Radial采样的优缺点 | 第36页 |
| 4.3 基于Radial采样的网格重建法 | 第36-41页 |
| 4.3.1 网格重建法 | 第36-38页 |
| 4.3.2 采样密度函数的选择 | 第38-40页 |
| 4.3.3 实时在线重建算法与Radial采样相结合 | 第40-41页 |
| 4.4 实验仿真及分析 | 第41-45页 |
| 4.4.1 实验结果 | 第41-45页 |
| 4.4.2 讨论与分析 | 第45页 |
| 4.5 本章小结 | 第45-46页 |
| 第5章 基于GPU加速的实时在线动态磁共振成像方法 | 第46-57页 |
| 5.1 引言 | 第46-47页 |
| 5.2 GPU并行计算的MATLAB实现方式 | 第47-49页 |
| 5.2.1 基于MATLAB环境下PCT的应用 | 第47页 |
| 5.2.2 基于MATLAB环境下JACKET的应用 | 第47-48页 |
| 5.2.3 基于C语言环境下的CUDA应用 | 第48-49页 |
| 5.3 基于CUDA的网格重建算法 | 第49-52页 |
| 5.3.1 CUDA程序的优化方法 | 第49-50页 |
| 5.3.2 CUDA网格化方法 | 第50-52页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第52-56页 |
| 5.4.1 三维咽喉图像仿真实验 | 第52-53页 |
| 5.4.2 三维心脏图像仿真实验 | 第53-56页 |
| 5.5 本章小结 | 第56-57页 |
| 第6章 总结与展望 | 第57-58页 |
| 6.1 总结 | 第57页 |
| 6.2 展望 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 附录 | 第63页 |
