MRI的polar scanning和rectilinear scanning如何获得图像

MRI的polar scanning和rectilinear scanning是两种不同的扫描方式，它们获得图像的原理也不同。

1. Polar scanning（极坐标扫描）：该扫描方式是将信号采集点分布在一个圆形或椭圆形区域内，通过旋转梯度线圈和变化的梯度脉冲来采集信号。然后通过傅里叶变换将信号转换为图像。这种扫描方式可以得到360度的图像，但是图像分辨率较低，适用于大范围的结构成像。

2. Rectilinear scanning（直角坐标扫描）：该扫描方式是将信号采集点分布在一个矩形区域内，通过在不同方向上应用梯度脉冲来采集信号。然后通过傅里叶变换将信号转换为图像。这种扫描方式可以得到较高的分辨率图像，适用于小范围的结构成像。

总的来说，MRI的图像是通过采集组织中的水分子在强磁场中的信号来获得的。不同扫描方式的采集参数和信号处理方式不同，因此得到的图像特征也不同。 MRI图像的质量也与扫描设备和参数设置等因素有关。

相关问题

polar码和ldpc码

极化码（Polar code）和低密度奇偶校验码（LDPC码）都是现代编码理论中的重要纠错码。

极化码是由土耳其学者Arikan在2008年提出的一种新型编码方案。极化码通过对信道进行极化处理，将原始信道变为完全相依和完全独立的部分信道，在独立的部分信道上进行编码，以实现高效的纠错性能。相比于其他编码方案，极化码在计算复杂度和实现复杂度上都具有很大的优势，可以应用于高速通信、无线通信、存储介质等多个领域。

而低密度奇偶校验码（LDPC码）是由Gallager在1962年提出的一种分组码。LDPC码的核心思想是通过在编码和译码过程中引入稀疏矩阵结构，使得校验位的比特数量相对输入比特数量较少，从而减小译码的计算复杂度。LDPC码的纠错性能接近香农极限，且译码算法简单、容易实现，因此被广泛应用于数字通信系统中，如卫星通信、无线局域网、光纤通信等。

总结来说，极化码和LDPC码都是具有优秀纠错能力的编码方案，极化码适用于高效编码和解码的场景，而LDPC码适用于容易实现和计算复杂度较低的场景。两者都在现代通信系统中发挥着重要作用。

以坐标原点为圆心利用polar绘制图像

好的，我可以为你提供代码来绘制以坐标原点为圆心的极坐标图形。以下是一个简单的例子，它绘制了一个半径为1的圆：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 极坐标角度范围
theta = np.linspace(0, 2*np.pi, 100)

# 极坐标半径范围
r = np.ones_like(theta)

# 绘制图形
fig, ax = plt.subplots(subplot_kw={'projection': 'polar'})
ax.plot(theta, r)
ax.set_rmax(1.0)
ax.set_rticks([0.5, 1])
ax.grid(True)

# 显示图形
plt.show()

你可以根据需要修改极坐标半径和角度范围，以及绘制的图形形状和样式。