基于压缩感知的核磁共振成像算法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

核磁共振成像（magneticresonanceimaging,mri）作为一种重要的医学影像技术，在疾病诊断、治疗评估和科学研究中发挥着至关重要的作用。

然而，传统的mri技术受限于数据采集速度慢、扫描时间长等问题，限制了其在临床应用中的效率和范围。

压缩感知（compressedsensing,cs）理论的提出为突破这一瓶颈提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

压缩感知理论自提出以来，便在信号处理、图像处理等领域引起了广泛关注，并逐渐应用于核磁共振成像领域。

近年来，国内外学者在基于压缩感知的核磁共振成像算法方面开展了大量研究，并取得了一系列重要成果。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本课题主要研究基于压缩感知的核磁共振成像算法，内容涵盖压缩感知理论、核磁共振成像原理、稀疏变换、测量矩阵设计、图像重建算法等。

具体研究内容如下：1.深入研究压缩感知理论，包括稀疏表示、测量矩阵设计、图像重建算法等核心内容，为后续研究奠定理论基础。

2.研究核磁共振成像的基本原理和信号模型，分析传统mri成像方法的优缺点，并探讨压缩感知技术应用于mri成像的可行性和优势。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、仿真实验和实际数据验证相结合的方法。

首先，我们将深入研究压缩感知理论和核磁共振成像原理，分析压缩感知技术应用于mri成像的可行性和优势，并构建基于压缩感知的mri成像模型。

其次，我们将研究适用于mri信号的稀疏变换方法和测量矩阵设计方案，并选择合适的变换方法和采样策略对mri信号进行压缩采集。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.针对mri信号的特点，研究新型的稀疏变换方法，以提高mri信号的稀疏表示效率，进一步提高成像速度和图像质量。

2.探索基于学习的测量矩阵设计方法，根据mri图像的先验信息自适应地设计测量矩阵，以提高采样效率和图像重建质量。

3.针对现有重建算法的不足，结合mri信号的特点，研究改进的图像重建算法，以提高算法的鲁棒性、准确性和计算效率。

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,张晓玲,刘强.压缩感知理论在磁共振成像中的应用[j].电子科技,2022,35(11):57-60.

[2] 周蓉,李海坤,王健,等.基于压缩感知和深度学习的快速磁共振成像技术[j].电子与信息学报,2021,43(10):3016-3027.

[3] 刘文耀,张强,郭立,等.压缩感知磁共振成像:从欠采样到图像重建[j].中国科学:信息科学,2020,50(9):1281-1301.