MRI图像的压缩感知重建算法开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

磁共振成像（mri）作为一种重要的医学影像技术，在疾病诊断、治疗评估等方面发挥着至关重要的作用。

然而，传统的mri成像技术获取数据时间长，限制了其在临床上的广泛应用。

压缩感知（cs）理论的提出为解决这一问题提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

压缩感知mri成像是近年来医学影像领域的研究热点之一，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列重要的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在压缩感知mri重建算法方面取得了一定的进展，特别是在基于稀疏变换和字典学习的重建算法方面。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容是研究和开发高效、鲁棒的mri图像压缩感知重建算法，并探索其在不同临床应用场景中的应用潜力。

1. 主要内容

研究磁共振成像的基本原理、快速成像序列以及欠采样技术，以及压缩感知的数学模型、稀疏变换和字典学习的概念，为后续mri图像重建奠定基础。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实证研究相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研和理论学习:对压缩感知理论、磁共振成像原理、mri图像重建算法等相关文献进行全面系统的调研，掌握必要的理论知识和研究方法。

2.算法设计与实现:针对现有mri图像压缩感知重建算法的不足，设计和实现改进的算法或开发新的算法，并对算法进行理论分析和性能评估。

3.仿真实验与分析:利用仿真数据对所提出的算法进行性能测试，与现有算法进行比较，分析算法的优缺点、适用范围和参数选择策略。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.改进现有mri图像压缩感知重建算法或提出新的重建算法:针对现有算法的不足，例如重建速度慢、对噪声敏感等问题，提出改进的算法或开发新的算法，以提高重建图像的质量、速度和鲁棒性。

2.探索深度学习在mri图像压缩感知重建中的应用:将深度学习等前沿技术应用于mri图像压缩感知重建，设计和实现基于深度学习的重建算法，并探索其在提高重建图像质量、速度和鲁棒性方面的潜力。

3.研究压缩感知mri重建技术在不同临床应用场景中的应用:针对不同的临床应用场景，例如心脏mri、胎儿mri等，研究压缩感知mri重建技术的应用方法和优化策略，以提高其在实际应用中的有效性和实用性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1. 陈果, 陈杰, 彭真明, 等. 基于压缩感知的磁共振图像重建算法综述[j]. 电子与信息学报, 2017, 39(1): 166-179.

2. 张丽艳, 王敬东. 压缩感知及其在磁共振成像中的应用[j]. 中国生物医学工程学报, 2016, 35(3): 376-385.

3. 刘洋, 刘志刚, 何永锋, 等. 压缩感知磁共振成像研究进展[j]. 物理学报, 2018, 67(13): 138701.