基于压缩感知原理的核磁共振成像算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·论文研究的背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·磁共振成像数据及 K 空间 | 第14-16页 |
| ·选层 | 第14页 |
| ·频率编码与相位编码 | 第14-15页 |
| ·K空间 | 第15-16页 |
| ·MR图像伪影和噪声 | 第16-17页 |
| ·MR图像的伪影 | 第16页 |
| ·M R图像中的噪声类型 | 第16-17页 |
| ·论文主要研究内容及安排 | 第17-18页 |
| 第2章 压缩感知与重建模型 | 第18-32页 |
| ·引言 | 第18页 |
| ·稀疏表示 | 第18-23页 |
| ·MR图像的稀疏表示 | 第18-20页 |
| ·K-SVD稀疏字典 | 第20页 |
| ·小波树稀疏 | 第20-22页 |
| ·PCA自适应字典 | 第22-23页 |
| ·投影测量 | 第23-25页 |
| ·压缩感知投影测量理论 | 第23-25页 |
| ·K空间采样矩阵 | 第25页 |
| ·压缩感知重建算法 | 第25-28页 |
| ·基于贪婪算法的重建算法 | 第26-27页 |
| ·基于凸优化的重建算法 | 第27-28页 |
| ·重建模型中的正则项 | 第28-30页 |
| ·范数约束 | 第28页 |
| ·TV正则 | 第28-29页 |
| ·NLTV正则 | 第29-30页 |
| ·广义全局变分正则 | 第30页 |
| ·重建图像质量评价 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于非局部稀疏表示正则化的 MRI 重建 | 第32-45页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·非局部相似及稀疏表示 | 第33-35页 |
| ·非局部相似性 | 第33-35页 |
| ·稀疏表示 | 第35页 |
| ·快速混合分裂求解算法 | 第35-38页 |
| ·混合正则项求解模型 | 第35-36页 |
| ·FISTA算法与FCSA算法 | 第36-38页 |
| ·非局部稀疏表示正则化重建模型 | 第38-39页 |
| ·算法求解 | 第39-40页 |
| ·实验结果及分析 | 第40-44页 |
| ·采样率对重建的影响 | 第40-43页 |
| ·不同类型 MRI 重建 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 基于图正则自适应字典的 MRI 重建 | 第45-58页 |
| ·引言 | 第45页 |
| ·图正则自适应字典 | 第45-49页 |
| ·图正则稀疏编码 | 第47-48页 |
| ·字典更新 | 第48-49页 |
| ·图像更新重建 | 第49-50页 |
| ·本章算法求解 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-57页 |
| ·采样矩阵对重建的影响 | 第50-53页 |
| ·不同采样率 2D 随机采样对重建的影响 | 第53-55页 |
| ·不同类型 MRI 重建 | 第55-57页 |
| ·算法重建时间比较 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·本文工作总结 | 第58页 |
| ·未来研究展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 附录 | 第64页 |
