小数据集MRI重建:神经网络优化算法探索
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更新于2024-08-07
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"该资源是一篇来自浙江大学的博士学位论文,主要研究了小数据集磁共振成像(MRI)的神经网络重建算法。作者卞昕在生物医学工程领域,由汪元美教授指导,完成于2003年5月1日。论文探讨了如何利用神经网络理论和优化理论解决MRI重建中的数据不足问题,提出两类稳定的人工智能重建算法,旨在提高信噪比和分辨率,减少Gibbs伪影,以改善图像质量。"
在MRI成像过程中,由于物理限制和时间约束,通常只能对数据进行有限采样,这导致了数据集较小,传统的傅立叶重建方法会出现严重的伪迹。论文指出,使用不完全采样数据进行图像重建是一个不适定的逆问题,需要通过适当的补充约束将其转化为适定问题,从而找到最佳解。
论文详细介绍了MRI的基础原理,包括Bloch方程和基本成像算法,以及离散FID信号模型。接着,论文分析了图像重建问题,特别是傅立叶方法的局限性和Gibbs伪迹的成因,并简述了投影重建算法。
在第四章,作者提出了将MRI重建问题转化为最大熵问题,结合Hopfield神经网络模型与最大熵原理,提出了一种共轭复数最大熵神经网络重建算法。该算法利用MRI图像的熵作为代价函数,寻找数据一致性约束下的最平滑图像。
第五章则探讨了基于外推理论的重建算法,利用多层感知器作为预测器,通过信赖域策略的自适应动量扩展LM-BP感知器进行重建,旨在通过外推观测数据提高重建效果。
这篇论文深入研究了在小数据集条件下,如何运用神经网络技术改进MRI图像的重建质量,克服传统方法的局限,为生物医学工程领域提供了新的解决方案。这些算法对于提高诊断准确性,尤其是在资源有限的环境中,具有重要的实践意义。
2024-03-04 上传
2022-04-15 上传
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programcx
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