面向磁共振图像重建的压缩感知方法研究的中期报告.docx

面向磁共振图像重建的压缩感知方法研究的中期报告
一、研究背景
磁共振成像(MagneticResonanceImaging,MRI)是现代医学影像诊断领域中一种重要的无创检查手段，已经广泛应用于多种疾病的检查。MRI系统能够非常精确地捕捉图像中不同组织和器官的信息，但是同时也需要较长的扫描时间以及大量的数据存储。因此，如何对MRI数据进行高效的压缩和重建是当前研究的热点和难点之一。
压缩感知(CompressiveSensing,CS)技术是一种新兴的信号处理方法，可以在采样率低于传统采样定理规定的最低采样率时，对信号进行采样和重建。因此，压缩感知技术为MRI压缩和重建提供了新的思路和方法。
二、研究内容
本研究旨在探索一种面向磁共振图像重建的压缩感知方法，并对该方法进行实验验证。具体研究内容包括以下几方面：
1.研究已有的MRI压缩感知方法。本文将综合比较已有的多种MRI压缩感知方法的优缺点，包括传统的压缩感知方法、基于稀疏表示的MRI压缩感知方法和基于低秩和稀疏表示联合的MRI压缩感知方法等。
2.提出一种面向磁共振图像重建的压缩感知方法。本文将提出一种基于低秩和稀疏表示联合的MRI压缩感知方法。该方法基于低秩和稀疏表示的假设，并将该假设融入到压缩感知框架中，通过优化问题求解来实现对MRI数据的压缩和重建。
3.实现并验证本文提出的MRI压缩感知方法。本文将在Matlab平台上实现所提出的面向磁共振图像重建的压缩感知方法，并对该方法进行实验验证。通过对MRI数据进行实验验证，评估本文所提出的方法的重建效果和重建速度。
三、研究意义
本研究的主要贡献在于提出一种针对磁共振图像重建的压缩感知方法，可以实现对MRI数据的高效压缩和重建。该方法可以降低MRI数据的采样率，从而缩短扫描时间和降低数据存储需求。此外，该研究可以进一步促进压缩感知技术在医学影像诊断领域的应用和发展。
四、预期成果
本研究的预期成果包括：提出一种基于低秩和稀疏表示联合的MRI压缩感知方法，并在验证实验中证明该方法的有效性和可行性。同时，该研究还将为压缩感知技术在医学影像诊断领域的应用和发展提供参考和借鉴。