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基于压缩感知的快速动态磁共振成像的开题报告
一、课题背景及研究意义
磁共振成像（MRI）已成为临床诊断、研究领域中不可或缺的重要手段。然而，MRI技术的实现需要昂贵的仪器设备以及较长的扫描时间，这限制了MRI在某些病例的应用和研究中的推广。在某些情况下，如心、脑等的MRI扫描，需要在极短的时间内获取高质量图像，因此加快MRI成像速度和提高图像质量对于减少对患者的干扰和增强临床效果意义重大。
压缩感知（CompressiveSensing）是一种对信号进行有效压缩和重构的新型信号处理算法，它能够从很少的测量中获取信号，并在保证一定准确性的基础上重构原始信号。其中，压缩感知算法在MRI领域中的应用是一大研究热点。
因此，本研究将基于压缩感知算法，提取动态MRI中的高质量信息，以更快的速度、更精准的结果完成MRI成像，并致力于解决MRI在应用范围和效率上的限制问题，具有重要的应用价值和意义。
二、相关研究现状
1.MRI成像技术发展历程
MRI成像技术在磁共振现象的基础上，利用强磁场和无线电波等技术对人体内部进行成像。经过数十年的发展和磨练，MRI已成为一种无创、无辐射、高分辨率的医学成像技术。常用的MRI成像技术包括：梯度回波成像（GRE）、快速梯度回波成像（FGRE）、自旋回波成像（ST）、快速自旋回波成像（FST）等。
2.压缩感知算法
压缩感知是LarryJ.Bouman和EmmanuelCandes于2006年提出的一种新颖的信号处理方法，通过对信号进行有效压缩和重构实现从极少的测量中获取信号的目的。经过多年来的发展，压缩感知已成为重要的信号处理技术，在图像处理、机器学习、通信和生物医学等领域均有广泛应用。
3.压缩感知在MRI中的应用
当前，压缩感知算法在MRI图像重构领域的研究取得了重要的成果。针对MRI成像中信号的空间稀疏性和图像自相似性，最先应用的压缩感知算法是基于小波变换的，并在此基础上发展出了多样化的方法。例如，基于稀疏编码和二次约束的方法、基于辅助信息的方法、基于矩阵补全的方法等。
三、研究内容及技术路线
本研究旨在探究基于压缩感知的快速动态MRI成像技术，其中包括以下研究内容：
1.基于压缩感知的MRI采样设计及数据采集
压缩感知算法通过稀疏表示达到了从少量采样数据中重构高质量图像的目的，因此挑选合适的MRI采样信号是这一研究的重要步骤。
2.快速动态MRI信息提取及图像重构
在MRI采样与数据获取阶段，通过合理地采用压缩感知算法和图像处理等技术手段，提取出图像中所需信息，完成图像重构和优化。同时，将前述技术应用于快速动态MRI成像，在极短的时间内获取高质量的MRI图像。
3.实验验证及效果评估
通过真实MRI数据和模拟数据对本方法进行验证，对其实际成像效果进行评估和比较，验证其在成像速度和结果精准性方面的优越性。
四、研究预期成果
本研究将利用现有的MRI成像信息，结合压缩感知算法和图像处理等技术，提出一种快速动态MRI成像技术，可以在较短的时间内获取高质量的MRI图像，从而提高MRI成像的效率。同时，本技术还具有更高的成像速度和更精准的结果精准性，可在一定程度上解决传统MRI成像技术的局限性和缺陷，具有很高的应用前景和推广价值。