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基于压缩感知理论的MRI图像重建算法研究的任务书
任务书
论文主题：基于压缩感知理论的MRI图像重建算法研究
研究目的：本论文旨在探索MRI图像重建领域中基于压缩感知理论的算法研究，实现在数据稀疏性的条件下对MRI图像进行高效准确的重建，提高MRI图像的采集和处理效率。
研究内容：
1.压缩感知理论的基本概念和原理
2.MRI图像采集和重建的基本流程
3.压缩感知理论在MRI图像重建中的应用
4.压缩感知矩阵的构建方法
5.压缩感知算法实现及比较分析
研究步骤：
1.查阅相关文献，了解MRI图像重建研究现状和发展方向，深入学习和理解压缩感知理论及其在图像处理中的应用；
2.分析MRI图像采集和重建的基本流程，研究现有的MRI图像重建算法，探究其存在的问题及优化方案；
3.通过模拟实验和实际MRI数据，收集并分析数据，构建压缩感知矩阵，实现MRI图像的高效准确重建；
4.分析比较不同压缩感知算法的适用范围和重建效果，探讨其优缺点，提出改进方案；
5.结合实际应用场景，验证算法的可行性和实用性。
预期成果：
1.深入理解压缩感知理论及在MRI图像重建中的应用；
2.实现高效准确的MRI图像重建算法，提高MRI图像采集和处理效率；
3.提出改进方案，完善MRI图像重建算法；
4.发表1-2篇相关期刊论文，提高研究水平和影响力。
时间计划：
|时间|工作事项|
|--------|--------|
|第1-4周|收集并阅读相关文献，深入学习压缩感知理论和MRI图像重建技术|
|第5-8周|分析MRI图像采集和重建的基本流程，研究现有MRI图像重建算法及其问题|
|第9-12周|构建压缩感知矩阵，实现MRI图像重建算法|
|第13-16周|分析比较不同压缩感知算法的适用范围和重建效果，提出改进方案|
|第17-20周|结合实际应用场景，验证算法的可行性和实用性|
|第21-24周|撰写论文并进行修稿，准备发表|
参考文献：
1.Lustig,M.,Donoho,D.,&Pauly,J.M.(2007).SparseMRI:TheApplicationofCompressedSensingforRapidMRImaging.MagneticResonanceinMedicine,58(6),1182-1195.
2.Yang,J.,Zhang,Y.,&Yu,J.(2008).IterativelyReweightedLeastSquaresforSparseRecovery.Proceedingsofthe2008IEEEInternationalConferenceonAcoustics,Speech,andSignalProcessing,3613-3616.
3.Osher,S.J.,&Xin,J.(2011).IterativeRegularizationandCompressedSensing.IEEESignalProcessingMagazine,28(3),40-50.
4.Peng,Y.,&Huang,H.(2014).ImprovingtheCompressedSensingMRIReconstructionAlgorithmBasedonMutualCoherence.ComputationalandMathematicalMethodsinMedicine,2014,1-7.
5.Wang,N.,Chen,X.,&Zheng,H.(2018).ANovelCompressedSensingMRIReconstructionAlgorithmUsingDoubleSparsity.JournalofElectricalandComputerEngineering,2018,1-13.