圖像超分辨率重建是計算機視覺領(lǐng)域的一個經(jīng)典問題,其目的是將高分辨率圖像從低分辨率的損壞圖像中恢復(fù)出來。近年來,基于深度學(xué)習(xí)的自然圖像超分辨率重建方法得到蓬勃發(fā)展,這個領(lǐng)域中各式各樣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計對于其它領(lǐng)域來說具有重要的研究價值。以加速采集過程為目的壓縮感知磁共振快速成像重建是醫(yī)學(xué)成像的一個熱點研究方向。該方向希望達(dá)到減少成像時間并仍然保持高分辨率成像的目的,將對醫(yī)療器械的普及應(yīng)用起到突出的貢獻(xiàn)。針對快速磁共振成像問題,本文基于傳統(tǒng)磁共振圖像重建算法和不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,通過分析超分辨率重建網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點以及傳統(tǒng)的級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型在信息流動性上的不足,在磁共振圖像重建深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用上展開了以下探索和研究:(1)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不同的結(jié)構(gòu),他們提取特征信息的能力也不盡相同。在磁共振成像重建中應(yīng)用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像重建算法,通過對比得到不同的結(jié)構(gòu)提取特征信息能力的差異。(2)在級聯(lián)結(jié)構(gòu)部分,隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的逐級加深,提取到的特征會在一定程度上失真。為了解決這個問題,本文在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之后添加數(shù)據(jù)保真項,從而保證提取到的特征在較深的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中也能得到較好的重建效果...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 概述
    1.2 研究背景
        1.2.1 磁共振成像研究背景
        1.2.2 基于深度學(xué)習(xí)的圖像超分辨率重建方法概述
        1.2.3 基于級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的磁共振成像重建
    1.3 研究內(nèi)容
    1.4 章節(jié)安排
第2章 理論基礎(chǔ)
    2.1 殘差學(xué)習(xí)模型
    2.2 密集連接模型
    2.3 級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型
    2.4 實驗結(jié)果量化評價標(biāo)準(zhǔn)
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的磁共振圖像重建
    3.1 引言
    3.2 基于高級卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)
    3.3 仿真實驗與分析
        3.3.1 實驗數(shù)據(jù)
        3.3.2 不同采樣軌跡下的圖像重建
        3.3.3 不同采樣率下的圖像重建
    3.4 本章小結(jié)
第4章 基于密集級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的磁共振圖像重建
    4.1 引言
    4.2 密集級聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建
    4.3 實驗結(jié)果與分析
        4.3.1 不同采樣率下的圖像重建
        4.3.2 不同采樣軌跡下的圖像重建
        4.3.3 FastMRI數(shù)據(jù)集下的比較
        4.3.4 與U-Net的性能比較
    4.4 參數(shù)設(shè)置討論
        4.4.1 網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的比較與討論
        4.4.2 網(wǎng)絡(luò)收斂性
        4.4.3 數(shù)據(jù)集尺寸的比較與討論
        4.4.4 對原始欠采樣的磁共振圖像的重建效果
    4.5 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
    5.1 本文工作總結(jié)
    5.2 未來研究展望
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果



本文編號：3780907