文档介绍：声明人┟:上风厦门大学学位论文原创性声明./月竹本人呈交的学位论文是本人在导师指导下,独立完成的研究成果。本人在论文写作中参考其他个人或集体己经发表的研究成果,均在文中以适当方式明确标明,并符合法律规范和《厦门大学研究生学术活动规范孕》。另外,该学位论文为翁组的研究成果,获得翁组鸦蚴笛槭业资助,在笛槭彝瓿伞朐谝陨侠ê拍谔钚课题或课题组负责人或实验室名称,未有此项声明内容的,可以不作特别声明。
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摘要磁共振成像琈蚓哂形薹洌嗥矫娉像,扫描参数多,提供病理信息丰富,软组织对比分辨率高等优点,在临床医学和科研中得到了广泛的应用。而动态蚩梢约嗍映上衲勘甑亩蹋以普遍应用于人体运动器官和功能成像等领域。但是受到成像机理限制,现有的动态成像技术的重要不足是成像时间过长,这一方面会影响成像设备的效率且会引起被成像者不适;另一方面被成像者在检查中的轻微运动所导致的噪声和伪影也会严重影响成像质量。由的成像机理可知,成像时问与数据采集量成正比例关系,但受奈奎斯特采样定理的约束,传统有效重建所需的数据采样量较大,严重制约成像速度。如何在现有的硬件条件下,提高动态成像速度就成为了当前研究者亟待解决的问题。压缩感知理论珻是一种新的非线性信号采样定理,能够有效突破奈奎斯特采样定理的束缚,可以以远低于奈奎斯特采样定理要求的数据量,通过利用信号的稀疏先验以很大的概率重建原始图像,该理论为动态图像重建的研究指明了一个新的方向。本文在充分研究压缩感知基本框架的基础上,将压缩感知理论应用于动态图像重建,提出一种能够以较低下采样率重建原始图像的部分占渲亟ǚ椒ǎ芄挥行У奶岣叨琈枷竦某上速度和成像效果。本文的主要研究内容和成果如下:谒叵∈枳值涞牡ブ枷癫糠諯空间数据重建。鉴于现有基于算法的自适应字典部分占銶枷裰亟ǚ椒ㄋ俣冉下岩允视糜诙琈像重建淮涡孕枰V亟ḿ甘,论文使用双重稀疏字典训练算法,娲鶮惴ǎ诒3种亟ㄐЧ牖贙惴ㄏ似的前提下,大幅提高单帧图像的重建速度,使得自适应字典方法应用于动态亟ǔ晌?赡堋酆侠枚琈枷竦氖笨障喙匦院拖∈栊韵妊椋岢隽街侄琈枷重建方法:考虑动态氖笨障喙匦裕粤⑻逋枷窨槲Q盗费荆肈算法训练产生的自适应字典直接重建动态图像序列;将动态蛄蟹纸为缓变部分与稀疏的快速变化部分之和,其中缓变部分利用通过重建立体图像块达到利用动态氖笨障喙匦缘哪康摹O∈璧目焖俦浠糠郑镁
典的算法直接重建。上述两部分交替进行,直至收敛。相关实验表明,上述方法可以较好地改善动态图像的重建效果。关键词:动态磁共振成像;压缩感知;自适应字典;;基于自适应字典的动态躲图像部分占涫葜亟ǚ椒ㄑ芯
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第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第二章压缩感知理论框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第三章常用的自适应字典学习算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于自适应字典的单帧帜图像部分占涫葜亟ā研究背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..压缩感知理论及其研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.@⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.压缩感知理论的概述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.信号的稀疏表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...藕畔∈栊缘幕靖拍睢.∈璞硎痉椒ǜ攀觥传感矩阵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.压缩感知理论的重建算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.稀疏分解中的字典⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..字典训练算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯猰聚类法与字典训练的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯算法的具体描述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..字典训练算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.