MRI图像的压缩感知重建算法任务书

 2021-08-20 01:12:44

1. 毕业设计（论文）主要目标：

1.了解MRI磁共振成像的基本原理；

2.掌握传统的MRI压缩感知重建算法；

3.掌握基于深度学习的MRI压缩感知重建方法；

4.了解科研论文撰写的基本要领，培养撰写科研论文的基本能力，为今后的科学研究打下基础。

2. 毕业设计（论文）主要内容：

本毕业论文主要研究一种基于深度学习的MRI图像的压缩感知重建算法 ，具体内容包括：（1）阐述MRI成像的基本原理，分析其存在的成像时间长等问题；（2）综述当前的MRI压缩感知重建算法，包括传统重建算法与基于深度学习重建方法；（3）设计用于MRI图像压缩感知重建的深度网络，生成重建模型；（4）实验验证重建算法的有效性，并同现有方法进行比较分析。

3. 主要参考文献

[1]王水花，张煜东.压缩感知磁共振成像技术综述.CHINESE JOURNAL OF MEDICAL PHYSICS, 2015, 32(2):1005-202X.

[2] S. Wang, Z. Su, L. Ying, X. Peng, S. Zhu, F. Liang, D. Feng, and D. Liang. Accelerating magnetic resonance imaging via deep learning, in ISBI, 2016.

[3] Yang G , Yu S , Dong H , et al. DAGAN: Deep De-Aliasing Generative Adversarial Networks for Fast Compressed Sensing MRI Reconstruction[J].IEEE Transactions on Medical Imaging, 2018:1-1.

[4] K. G. Hollingsworth, “Reducing acquisition time in clinical MRI by data undersampling and compressed sensing reconstruction,” Phys. Med.Biol., vol. 60, no. 21, pp. 297–322, 2015.

[5] M. Lustig, D. L. Donoho, J. M. Santos, and J. M. Pauly, “Compressed sensing MRI,” IEEE Signal Process. Mag., vol. 25, no. 2, pp. 72–82,2008.

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