磁共振稀疏重建算法与直接离散傅里叶变换重建算法并行处理加速方法的研究

发布时间：2023-03-06 20:19

　　磁共振成像具有无电离辐射、多参数成像、功能成像、可任意方向断层成像等优点。在临床上磁共振已经得到广泛的应用,成为最重要的成像方法之一。 具有诸多优点的同时,扫描速度慢是磁共振成像的一大瓶颈,不但给病人造成长时间等待的痛苦,而且使磁共振难以应用到动态成像等需要快速成像的方面。自磁共振成像出现以来,提高成像速度一直是一个研究课题,非笛卡尔采样(如螺旋轨迹、放射状轨迹、propeller等)已经得到了较好的应用,新近出现的稀疏磁共振成像方法也正在作为一个热点被研究。 对于非笛卡尔采样的到的数据一般采用各种插值方法重采样到均匀的笛卡尔坐标点上,然后用经典的fft方法重建图像。插值方法已经比较成熟,但不插值而直接进行离散傅里叶变换的共轭相位重建算法仍被认为是最准确的方法。共轭相位算法最大的问题是时间复杂度太高,因此一般不用于临床而只在科研中用来生成对照图像以评价各种插值算法的准确性。 新近出现的稀疏磁共振成像的重建算法要解决的问题是从病态程度很高的欠定方程组的无穷解中找到一个具有稀疏性或变换稀疏性的解,这是一个是迭代算法,若采用非线性共轭梯度下降算法,迭代过程中要进行多次空间变换、梯度等复杂的矩...

【文章页数】：72 页

【学位级别】：硕士

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摘要
ABSTRACT
第一章 引言
    1.1 磁共振成像技术简介
    1.2 研究背景
    1.3 本文的主要工作
    1.4 本文的结构
第二章 磁共振成像的基本原理
    2.1 核磁共振现象
        2.1.1 自旋核及其磁矩
        2.1.2 静磁场对自旋核的作用
        2.1.3 核磁共振现象及其产生条件
    2.2 磁共振信号的产生和检测
        2.2.1 弛豫
        2.2.2 自由进动
        2.2.3 磁共振信号的检测
    2.3 层面选择和空间信息编码技术
        2.3.1 层面选择技术
        2.3.2 空间信息编码技术
    2.4 K空间
        2.4.1 K空间定义
        2.4.2 K空间数据的性质
第三章 并行处理
    3.1 什么是并行处理
    3.2 概念和术语
        3.2.1 冯诺依曼结构
        3.2.2 弗林分类
    3.3 并行计算机的存储结构
        3.3.1 共享式存储
        3.3.2 分布式存储
        3.3.3 分布-共享混合式存储
    3.4 并行编程模型
    3.5 OpenMP
    3.6 NVIDIA GPU与CUDA
        3.6.1 GPU的历史
        3.6.2 支持CUDA的GPU
        3.6.3 CUDA架构下的编程模型
第四章 共轭相位重建算法的并行化
    4.1 什么是共轭相位重建算法
    4.2 算法的时间复杂度和并行化分解
    4.3 DFT在多核CPU上的实现
    4.4 DFT在GPGPU上的实现
    4.5 实验结果
第五章 稀疏磁共振重建及其GPGPU实现
    5.1 什么是稀疏磁共振成像
    5.2 稀疏磁共振成像的重建方法
    5.3 重建方法的GPGPU实现
        5.3.1 需要的数据结构
        5.3.2 二维小波变换的实现
        5.3.3 其它子过程的实现
        5.3.4 实验结果与讨论
第六章 总结与展望
参考文献
致谢
统计合格证明



本文编号：3757317