摘要
随着医学成像技术的不断发展，磁共振成像（MRI）在临床中的应用越来越广泛。然而，由于磁共振成像在采集图像时容易受到局部磁场的影响，导致信号的衰减和失真，从而影响图像质量和诊断的准确性。因此，磁共振图像重建技术在临床中的应用非常重要。传统的重建方法需要多次采样并对数据进行插值、滤波、归一化等复杂处理，处理过程复杂且容易产生误差。在MRI数据采集过程中，k空间采样是一种重要的技术手段，能够高效地获取信号。然而，k空间采样过程中往往会出现一些不完全采样的情况，导致原始数据的丢失或损坏。因此，图像重建是MRI数据处理的一个非常重要的环节。为了提高图像质量和诊断的准确性，需要开发出一种高效且准确的图像重建方法，以克服传统方法在处理过程中的缺陷。
因此，本文设计了一种基于深度学习和MRI图像处理技术，并采用级联密集网络和多项数据一致性约束技术，来解决传统方法存在的问题。首先，我们采用密集网络对MRI图像进行重建，以提高准确性和鲁棒性。然后，我们进一步采用级联结构，并通过多项数据一致性约束技术来减少图像噪声，提高图像质量。具体地，我们采用总变差正则化来减小数据的方差，使得网络更容易学习数据中的规律，提高网络性能，从而提高图像重建效果。在实验中，我们使用了几个常见的MRI数据集作为测试数据，与传统的磁共振图像重建方法进行了比较。结果表明，与传统方法相比，本文算法在准确性和鲁棒性方面表现得更好。此外，我们在实际应用中也成功地将该算法应用于某些MRI图像重建任务中，并取得了很好的效果。综上所述，本文设计了一种基于深度学习和MRI图像处理技术的算法，该算法具有优越的图像重建效果和鲁棒性。本研究成果对于医生的诊断和治疗工作具有重要的意义。
关键词：MRI图像重建；深度学习；图像处理；级联密集网络；多项数据一致性约束
目录
第一章绪论1
1.1研究背景与意义1
1.2国内外研究现状与发展趋势1
1.3论文结构安排4
第二章磁共振图像重建的相关知识5
2.1 K空间数据与MR图像5
2.2深度学习MRI图像重建原理5
2.3级联网络技术6
2.4密集连接网络结构7
2.5膨胀卷积在MRI图像重建中的应用8
第三章基于K空间采样的磁共振图像重建方法9
3.1引言9
3.2基于K空间采样的磁共振图像重建方法9
3.3实验结果与分析13
第四章总结与展望19
4.1总结19
4.2展望19
参考文献21
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