基于相关信息的并行磁共振成像方法研究
摘要 | 第3-5页 |
ABSTRACT | 第5-6页 |
1. 绪论 | 第9-16页 |
1.1 课题研究意义 | 第9-11页 |
1.2 国内外研究现状 | 第11-14页 |
1.3 论文的主要研究工作及安排 | 第14-16页 |
2. 磁共振成像原理 | 第16-30页 |
2.1 磁共振现象 | 第16-21页 |
2.2 磁共振信号的产生与检测 | 第21-23页 |
2.3 磁共振信号的空间定位 | 第23-26页 |
2.4 磁共振图像重建 | 第26-29页 |
2.5 小结 | 第29-30页 |
3. 并行磁共振成像技术研究 | 第30-41页 |
3.1 并行重建原理 | 第30-31页 |
3.2 并行重建主要算法 | 第31-40页 |
3.2.1 SENSE算法 | 第32-36页 |
3.2.2 GRAPPA算法 | 第36-40页 |
3.3 小结 | 第40-41页 |
4. 基于相关性的改进GRAPPA算法 | 第41-49页 |
4.1 采用2D拟合块的GRAPPA算法 | 第41-43页 |
4.2 引入相关信息的GRAPPA算法 | 第43-48页 |
4.2.1 理论与方法 | 第44-46页 |
4.2.2 重建流程 | 第46页 |
4.2.3 重建结果与分析 | 第46-48页 |
4.3 小结 | 第48-49页 |
5. 神经网络在GRAPPA中的应用 | 第49-60页 |
5.1 传统GRAPPA算法的缺陷 | 第49-51页 |
5.2 神经网络与自适应BP学习算法 | 第51-55页 |
5.3 神经网络在GRAPPA中的应用 | 第55-58页 |
5.3.1 理论与方法 | 第55页 |
5.3.2 重建流程 | 第55-57页 |
5.3.3 重建结果与分析 | 第57-58页 |
5.4 小结 | 第58-60页 |
6. 总结与展望 | 第60-63页 |
6.1 本文工作总结 | 第60-61页 |
6.2 未来工作展望 | 第61-63页 |
参考文献 | 第63-69页 |
致谢 | 第69-71页 |
攻读硕士期间发表的学术论文 | 第71-73页 |