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基于复合稀疏的MRI图像重建研究

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基于复合稀疏的MRI图像重建研究
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-11页
第1章 绪论第11-18页
  1.1 课题背景和研究意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-16页
    1.2.1 核磁共振快速成像技术第12-14页
    1.2.2 基于压缩感知的MRI成像技术第14-16页
  1.3 本文的结构安排第16-18页
第2章 压缩感知理论基础第18-26页
  2.1 引言第18-19页
  2.2 信号的稀疏表示第19-21页
    2.2.1 基于变换的稀疏表示方法第19-20页
    2.2.2 基于学习的稀疏表示方法第20-21页
  2.3 信号的观测矩阵设计第21-22页
  2.4 压缩感知重建算法第22-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第3章 基于中心化的复合稀疏表示MRI重建模型第26-39页
  3.1 引言第26页
  3.2 相关工作第26-30页
    3.2.1 NCSR模型第26-28页
    3.2.2 TVWL2-L1模型第28-30页
  3.3 重建模型第30-31页
  3.4 求解算法第31-34页
  3.5 实验结果及分析第34-37页
  3.6 本章小结第37-39页
第4章 基于低秩的复合稀疏表示MRI重建模型第39-59页
  4.1 引言第39页
  4.2 相关工作第39-43页
    4.2.1 NLR模型第39-42页
    4.2.2 TV-Group模型第42-43页
  4.3 重建模型第43-45页
  4.4 求解算法第45-52页
  4.5 实验结果及分析第52-58页
  4.6 本章小结第58-59页
结论第59-61页
参考文献第61-67页
攻读硕士学位期间所发表的学术论文第67-69页
致谢第69页

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