磁共振成像（Magnetic resonance imaging MRI）作為當(dāng)今最重要的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)之一,已在臨床醫(yī)學(xué)診斷中得到了廣泛應(yīng)用。與計(jì)算機(jī)斷層掃描（Computed Tomography,CT）、超聲成像技術(shù)相比,它的空間分辨率更高、軟組織對(duì)比度更強(qiáng),而且無電離輻射。但是它的弱點(diǎn)在于采集足以清晰的成像數(shù)據(jù)時(shí)掃描時(shí)間太長(zhǎng),給患者帶來了不適,同時(shí),長(zhǎng)時(shí)間的掃描也增加了臨床檢測(cè)的等待時(shí)間,降低了設(shè)備的利用率。利用壓縮感知（Compressed Sensing,CS）理論,通過減少采集量來加速成像已是一種被廣大研究人員和實(shí)際檢測(cè)工作者認(rèn)同的方法。但由欠采樣得到的磁共振（Magnetic resonance,MR）數(shù)據(jù)如何重構(gòu)出高質(zhì)量的MR圖像是研究與實(shí)踐中必須面對(duì)的問題。此外,MR數(shù)據(jù)在采集、存儲(chǔ)等過程中會(huì)受到噪聲干擾,使得成像的準(zhǔn)確率和有效性降低,圖像受噪聲污染會(huì)直接影響正確診斷和治療。因此,為了重構(gòu)高質(zhì)量的MR圖像,本文擬在重構(gòu)模型、優(yōu)化算法以及噪聲抑制等方面展開研究,主要貢獻(xiàn)如下:1.針對(duì)基于CS理論的MR圖像重構(gòu)問題,提出了一種非凸的Lp（0<p<1）范數(shù)正則化... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：114 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
符號(hào)表
常用縮寫對(duì)照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 問題描述及研究現(xiàn)狀
        1.2.1 磁共振成像技術(shù)
        1.2.2 基于壓縮感知的磁共振成像現(xiàn)狀
    1.3 存在的問題
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
第二章 基于非凸L_p范數(shù)模型的磁共振圖像重構(gòu)方法
    2.1 引言
    2.2 問題描述
    2.3 提出的方法
        2.3.1 非凸L_p(0

        2.3.2 算法的誤差估計(jì)
    2.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    2.5 結(jié)論
第三章 基于低秩約束與緊框架表示的磁共振圖像重構(gòu)方法
    3.1 引言
    3.2 問題描述及相關(guān)理論
        3.2.1 一種新的低秩矩陣重構(gòu)模型及其求解方法
        3.2.2 基于冗余緊框架的稀疏表示
    3.3 提出的方法
        3.3.1 基于低秩模型的磁共振圖像重構(gòu)及其求解算法
        3.3.2 收斂性分析
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    3.5 本章小結(jié)
第四章 基于加速多路徑匹配追蹤算法的磁共振圖像重構(gòu)
    4.1 引言
    4.2 問題描述
    4.3 提出的方法
        4.3.1 基于修剪樹策略的多路徑匹配追蹤算法
        4.3.2 參數(shù)的設(shè)置
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    4.5 本章小結(jié)
第五章 基于字典學(xué)習(xí)的磁共振圖像質(zhì)量提升方法
    5.1 引言
    5.2 問題描述及相關(guān)理論
    5.3 提出的方法
    5.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    5.5 本章小結(jié)
第六章 基于低秩逼近和非局部相似的磁共振圖像噪聲抑制方法
    6.1 引言
    6.2 問題描述及相關(guān)理論
        6.2.1 問題描述
        6.2.2 低秩矩陣逼近方法
    6.3 提出的方法
        6.3.1 塊匹配
        6.3.2 基于跡算子的低秩矩陣逼近
        6.3.3 塊聚集
        6.3.4 噪聲抑制迭代算法
    6.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
    6.5 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄
    A.引理4.1的證明
    B.定理4.1的證明
    C.定理4.2的證明
    D.定理4.4的證明
    E.定理4.5的證明
攻讀博士學(xué)位期間取得的學(xué)術(shù)成果
致謝
附件


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于聯(lián)合CSVD-2DNMF的人臉識(shí)別算法[J]. 李孔震,王炳和.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2012(29)



本文編號(hào)：3192866