基于压缩感知的磁共振图像重构技术研究

发布时间：2021-05-18 01:43

　　磁共振成像（Magnetic resonance imaging MRI）作为当今最重要的医学影像技术之一,已在临床医学诊断中得到了广泛应用。与计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）、超声成像技术相比,它的空间分辨率更高、软组织对比度更强,而且无电离辐射。但是它的弱点在于采集足以清晰的成像数据时扫描时间太长,给患者带来了不适,同时,长时间的扫描也增加了临床检测的等待时间,降低了设备的利用率。利用压缩感知（Compressed Sensing,CS）理论,通过减少采集量来加速成像已是一种被广大研究人员和实际检测工作者认同的方法。但由欠采样得到的磁共振（Magnetic resonance,MR）数据如何重构出高质量的MR图像是研究与实践中必须面对的问题。此外,MR数据在采集、存储等过程中会受到噪声干扰,使得成像的准确率和有效性降低,图像受噪声污染会直接影响正确诊断和治疗。因此,为了重构高质量的MR图像,本文拟在重构模型、优化算法以及噪声抑制等方面展开研究,主要贡献如下:1.针对基于CS理论的MR图像重构问题,提出了一种非凸的Lp（0<p<1）范数正则化... 

【文章来源】：华南理工大学广东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：114 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
Abstract
符号表
常用缩写对照表
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 问题描述及研究现状
        1.2.1 磁共振成像技术
        1.2.2 基于压缩感知的磁共振成像现状
    1.3 存在的问题
    1.4 论文的组织结构
第二章 基于非凸L_p范数模型的磁共振图像重构方法
    2.1 引言
    2.2 问题描述
    2.3 提出的方法
        2.3.1 非凸L_p(0

        2.3.2 算法的误差估计
    2.4 实验结果与分析
    2.5 结论
第三章 基于低秩约束与紧框架表示的磁共振图像重构方法
    3.1 引言
    3.2 问题描述及相关理论
        3.2.1 一种新的低秩矩阵重构模型及其求解方法
        3.2.2 基于冗余紧框架的稀疏表示
    3.3 提出的方法
        3.3.1 基于低秩模型的磁共振图像重构及其求解算法
        3.3.2 收敛性分析
    3.4 实验结果
    3.5 本章小结
第四章 基于加速多路径匹配追踪算法的磁共振图像重构
    4.1 引言
    4.2 问题描述
    4.3 提出的方法
        4.3.1 基于修剪树策略的多路径匹配追踪算法
        4.3.2 参数的设置
    4.4 实验结果
    4.5 本章小结
第五章 基于字典学习的磁共振图像质量提升方法
    5.1 引言
    5.2 问题描述及相关理论
    5.3 提出的方法
    5.4 实验结果
    5.5 本章小结
第六章 基于低秩逼近和非局部相似的磁共振图像噪声抑制方法
    6.1 引言
    6.2 问题描述及相关理论
        6.2.1 问题描述
        6.2.2 低秩矩阵逼近方法
    6.3 提出的方法
        6.3.1 块匹配
        6.3.2 基于迹算子的低秩矩阵逼近
        6.3.3 块聚集
        6.3.4 噪声抑制迭代算法
    6.4 实验结果
    6.5 本章小结
结论
参考文献
附录
    A.引理4.1的证明
    B.定理4.1的证明
    C.定理4.2的证明
    D.定理4.4的证明
    E.定理4.5的证明
攻读博士学位期间取得的学术成果
致谢
附件


【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于联合CSVD-2DNMF的人脸识别算法[J]. 李孔震,王炳和.  科学技术与工程. 2012(29)



本文编号：3192866