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基于非局部均值滤波的动态磁共振重建方法研究的中期报告
一、研究背景
磁共振成像（MRI）是一种常用的医学影像学检查方法，它通过利用磁共振原理形成图像，能够提供生物组织的高质量图像和非侵入性的结构、功能及代谢信息。但是，MRI成像时间较长、噪声干扰大、图像分辨率低等等问题，都限制了其在临床上的应用。
非局部均值（NLM）滤波是一种非常有效的图像去噪方法，在MRI图像去噪方面也已有较广泛的应用。由于NLM滤波计算量较大，传统方法只能针对静态数据，对于动态的MRI数据，还需要寻求更加高效的算法。
因此，在这一背景下，本研究旨在提出一种基于非局部均值滤波的动态磁共振重建方法，以此提高MRI成像的效率和质量。本中期报告主要介绍已经完成的工作和未来的研究计划。
二、已经完成的工作
1.研究非局部均值滤波的基本原理，并深入了解其在MRI图像处理中的应用。
2.对磁共振成像过程进行了深入研究，理解其中的物理原理、信号采集过程和常见的应用领域。
3.研究动态MRI数据处理的常见方法，其中包括基于张量的方法和基于模型的方法，理解其原理和局限性，并分析其适用场景。
4.提出一种基于非局部均值滤波的动态MRI重建方法。本方法首先将MRI数据分解为多个时间段的序列，然后针对每个时间段的序列应用NLM滤波器进行去噪，最后将这些去噪后的序列进行拼接，得到一张高质量的动态MRI图像。
5.使用MATLAB进行了NLM滤波器的编程实现，并基于公开数据集对本方法进行了测试和验证，结果显示本方法与现有方法相比，在去噪效果和成像速度方面都具有优势。
三、未来研究计划
1.进一步完善动态MRI重建方法的算法，探索更加高效的数据分解方法和NLM滤波器的实现方式。
2.在更大的数据集上验证本方法的可行性，验证其在各种类型的动态MRI数据处理中的优势和局限性。
3.探索基于深度学习的动态MRI重建方法，建立深度学习模型并进行训练和实验验证。
4.引入更多的图像信息，如结构特征和空间信息，将本方法与其他成像技术结合起来，提高成像效果和准确性。
本研究的成果有望在MRI图像处理领域产生广泛的影响，并为MRI成像在临床上的应用提供更加有效的支持。