磁共振稀疏重建算法與直接離散傅里葉變換重建算法并行處理加速方法的研究
發(fā)布時(shí)間:2023-03-06 20:19
磁共振成像具有無(wú)電離輻射、多參數(shù)成像、功能成像、可任意方向斷層成像等優(yōu)點(diǎn)。在臨床上磁共振已經(jīng)得到廣泛的應(yīng)用,成為最重要的成像方法之一。 具有諸多優(yōu)點(diǎn)的同時(shí),掃描速度慢是磁共振成像的一大瓶頸,不但給病人造成長(zhǎng)時(shí)間等待的痛苦,而且使磁共振難以應(yīng)用到動(dòng)態(tài)成像等需要快速成像的方面。自磁共振成像出現(xiàn)以來(lái),提高成像速度一直是一個(gè)研究課題,非笛卡爾采樣(如螺旋軌跡、放射狀軌跡、propeller等)已經(jīng)得到了較好的應(yīng)用,新近出現(xiàn)的稀疏磁共振成像方法也正在作為一個(gè)熱點(diǎn)被研究。 對(duì)于非笛卡爾采樣的到的數(shù)據(jù)一般采用各種插值方法重采樣到均勻的笛卡爾坐標(biāo)點(diǎn)上,然后用經(jīng)典的fft方法重建圖像。插值方法已經(jīng)比較成熟,但不插值而直接進(jìn)行離散傅里葉變換的共軛相位重建算法仍被認(rèn)為是最準(zhǔn)確的方法。共軛相位算法最大的問(wèn)題是時(shí)間復(fù)雜度太高,因此一般不用于臨床而只在科研中用來(lái)生成對(duì)照?qǐng)D像以評(píng)價(jià)各種插值算法的準(zhǔn)確性。 新近出現(xiàn)的稀疏磁共振成像的重建算法要解決的問(wèn)題是從病態(tài)程度很高的欠定方程組的無(wú)窮解中找到一個(gè)具有稀疏性或變換稀疏性的解,這是一個(gè)是迭代算法,若采用非線性共軛梯度下降算法,迭代過(guò)程中要進(jìn)行多次空間變換、梯度等復(fù)雜的矩...
【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
1.1 磁共振成像技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2 研究背景
1.3 本文的主要工作
1.4 本文的結(jié)構(gòu)
第二章 磁共振成像的基本原理
2.1 核磁共振現(xiàn)象
2.1.1 自旋核及其磁矩
2.1.2 靜磁場(chǎng)對(duì)自旋核的作用
2.1.3 核磁共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生條件
2.2 磁共振信號(hào)的產(chǎn)生和檢測(cè)
2.2.1 弛豫
2.2.2 自由進(jìn)動(dòng)
2.2.3 磁共振信號(hào)的檢測(cè)
2.3 層面選擇和空間信息編碼技術(shù)
2.3.1 層面選擇技術(shù)
2.3.2 空間信息編碼技術(shù)
2.4 K空間
2.4.1 K空間定義
2.4.2 K空間數(shù)據(jù)的性質(zhì)
第三章 并行處理
3.1 什么是并行處理
3.2 概念和術(shù)語(yǔ)
3.2.1 馮諾依曼結(jié)構(gòu)
3.2.2 弗林分類
3.3 并行計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
3.3.1 共享式存儲(chǔ)
3.3.2 分布式存儲(chǔ)
3.3.3 分布-共享混合式存儲(chǔ)
3.4 并行編程模型
3.5 OpenMP
3.6 NVIDIA GPU與CUDA
3.6.1 GPU的歷史
3.6.2 支持CUDA的GPU
3.6.3 CUDA架構(gòu)下的編程模型
第四章 共軛相位重建算法的并行化
4.1 什么是共軛相位重建算法
4.2 算法的時(shí)間復(fù)雜度和并行化分解
4.3 DFT在多核CPU上的實(shí)現(xiàn)
4.4 DFT在GPGPU上的實(shí)現(xiàn)
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第五章 稀疏磁共振重建及其GPGPU實(shí)現(xiàn)
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實(shí)現(xiàn)
5.3.1 需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.3.2 二維小波變換的實(shí)現(xiàn)
5.3.3 其它子過(guò)程的實(shí)現(xiàn)
5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
統(tǒng)計(jì)合格證明
本文編號(hào):3757317
【文章頁(yè)數(shù)】:72 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 引言
1.1 磁共振成像技術(shù)簡(jiǎn)介
1.2 研究背景
1.3 本文的主要工作
1.4 本文的結(jié)構(gòu)
第二章 磁共振成像的基本原理
2.1 核磁共振現(xiàn)象
2.1.1 自旋核及其磁矩
2.1.2 靜磁場(chǎng)對(duì)自旋核的作用
2.1.3 核磁共振現(xiàn)象及其產(chǎn)生條件
2.2 磁共振信號(hào)的產(chǎn)生和檢測(cè)
2.2.1 弛豫
2.2.2 自由進(jìn)動(dòng)
2.2.3 磁共振信號(hào)的檢測(cè)
2.3 層面選擇和空間信息編碼技術(shù)
2.3.1 層面選擇技術(shù)
2.3.2 空間信息編碼技術(shù)
2.4 K空間
2.4.1 K空間定義
2.4.2 K空間數(shù)據(jù)的性質(zhì)
第三章 并行處理
3.1 什么是并行處理
3.2 概念和術(shù)語(yǔ)
3.2.1 馮諾依曼結(jié)構(gòu)
3.2.2 弗林分類
3.3 并行計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)
3.3.1 共享式存儲(chǔ)
3.3.2 分布式存儲(chǔ)
3.3.3 分布-共享混合式存儲(chǔ)
3.4 并行編程模型
3.5 OpenMP
3.6 NVIDIA GPU與CUDA
3.6.1 GPU的歷史
3.6.2 支持CUDA的GPU
3.6.3 CUDA架構(gòu)下的編程模型
第四章 共軛相位重建算法的并行化
4.1 什么是共軛相位重建算法
4.2 算法的時(shí)間復(fù)雜度和并行化分解
4.3 DFT在多核CPU上的實(shí)現(xiàn)
4.4 DFT在GPGPU上的實(shí)現(xiàn)
4.5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果
第五章 稀疏磁共振重建及其GPGPU實(shí)現(xiàn)
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實(shí)現(xiàn)
5.3.1 需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
5.3.2 二維小波變換的實(shí)現(xiàn)
5.3.3 其它子過(guò)程的實(shí)現(xiàn)
5.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
統(tǒng)計(jì)合格證明
本文編號(hào):3757317
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