基于相关信息的并行磁共振成像方法研究

发布时间：2023-05-23 19:44

　　人体内的磁性核在外加均匀磁场条件下将会产生核磁共振现象,磁共振成像技术(Magnetic resonance imaging, MRI)正是一种利用核磁共振现象进行人体成像的技术。由于它获取的图像信息丰富、对人体无损伤且能提供高质量的软组织断层图像,因而,磁共振成像技术在临床诊断和治疗上得到广泛的应用。但是,常规磁共振成像技术花费的扫描时间长,成像速度慢,限制了其进一步推广和应用。并行磁共振成像技术(Parallel Magnetic Resonance Imaging, pMRI)的出现突破了常规磁共振成像技术所受到的限制,使磁共振成像技术在商业上的应用成为可能。目前在商业上应用较为广泛的两种并行磁共振成像技术是敏感度编码技术(Sensitivity encoding for fast MRI, SENSE)和自校准并行采集技术(Generalized auto-calibrating partially parallel acquisitions, GRAPPA)。但这两种算法的成像质量受到了诸多限制,在高倍降采时无法重建出令人满意的图像。因而,本论文做了以下方面的研究,以期提出更...

【文章页数】：73 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
1. 绪论
    1.1 课题研究意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 论文的主要研究工作及安排
2. 磁共振成像原理
    2.1 磁共振现象
    2.2 磁共振信号的产生与检测
    2.3 磁共振信号的空间定位
    2.4 磁共振图像重建
    2.5 小结
3. 并行磁共振成像技术研究
    3.1 并行重建原理
    3.2 并行重建主要算法
        3.2.1 SENSE算法
        3.2.2 GRAPPA算法
    3.3 小结
4. 基于相关性的改进GRAPPA算法
    4.1 采用2D拟合块的GRAPPA算法
    4.2 引入相关信息的GRAPPA算法
        4.2.1 理论与方法
        4.2.2 重建流程
        4.2.3 重建结果与分析
    4.3 小结
5. 神经网络在GRAPPA中的应用
    5.1 传统GRAPPA算法的缺陷
    5.2 神经网络与自适应BP学习算法
    5.3 神经网络在GRAPPA中的应用
        5.3.1 理论与方法
        5.3.2 重建流程
        5.3.3 重建结果与分析
    5.4 小结
6. 总结与展望
    6.1 本文工作总结
    6.2 未来工作展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的学术论文



本文编号：3822246