如何将上述图像7. Display a reconstruction of the undersampled k-space data (no SENSE)

要在MATLAB中无SENSE（Sensitivity Encoding）的情况下重建未采样的k空间数据，你需要利用反傅立叶变换（IFFT）和某种插值策略。这里是一个简化的步骤说明：

1. **了解问题**: SENSE算法通常用于磁共振成像（MRI），但如果你指的是简单的无补偿恢复，你可以直接应用基本的逆傅立叶变换。

2. **获取k空间中心部分**: 由于下采样，不是所有的k空间数据都可用。如果kdata3是正交采集的，你可以保留中间未采样的部分。假设kdata3的尺寸是86x256x8，那么中心区域可能是43x256x8。

% 假设kdata3的中心范围为[1:(size(kdata3,1)/2)]x[:]
center_kspace = kdata3(1:size(kdata3,1)/2,:,:);

3. **应用IFFT**: 对中心部分进行逆傅立叶变换以获得空间域图像（reconstruction）。

reconstructed_image = ifftshift(ifft(center_kspace));
reconstructed_image = abs(reconstructed_image).^2; % 取幅值平方，得到实数值图像

4. **显示图像**:

figure;
imshow(reconstructed_image, []);
title('Reconstructed Image from Undersampled K-Space');

请注意，这里的重建并不完美，因为它假设了k空间的均匀采样，并未考虑到SENSE或其他自校准技术。对于实际应用，使用完整的SENSE公式或者其他重建算法会更为准确。