导读:本文包含了并行成像算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:磁共振,算法,孔径,流水线,实时,敏感度,空间。
并行成像算法论文文献综述
胡叁[1]（2017）在《基于CS的MRI并行成像算法研究》一文中研究指出磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)是一种重要的医学成像方式,但由于扫描时间过长,因而限制了其进一步地发展和应用。并行磁共振成像技术(parallel MRI,pMRI)通过多个线圈采集的方式加速了成像过程,然而较大的加速因子会带来噪声和伪影,使得重建图像的信噪比下降。将压缩感知(Compressed Sensing,CS)应用到MRI中,能够在一定程度上提高成像的速度。研究表明,结合pMRI和CS方法能够在保证重建质量的同时减少数据采集所需的时间,进而减少了临床诊断的时间,所以这方面的研究在医学成像相关领域具有重要的意义。本文研究了pMRI方法与CS-MRI成像方法的相关重建问题,重点分析了CS方法应用于MRI中的优势和不足,并针对CS测量矩阵、CS-MRI重建模型和重建算法叁个方面的不足之处提出了相应的改进方法,具体分为以下四部分:(1)重点分析了pMRI和CS-MRI重建方法的优势与不足。pMRI通过并行采集的方式加速了成像过程,但SNR会随着加速因子的增大而明显下降,而CS-MRI方法在满足重建条件时可以重建出令人满意的空间分辨率图像。本文针对重建条件中的非相干性测量、重建模型和重建算法叁个方面进行了具体分析。(2)多通道压缩感知磁共振成像(MCS-MRI)模型的改进。Fourier作为测量矩阵与小波变换作为稀疏矩阵之间的非相干性不是最佳的,基于此,本文在MCS-MRI模型中引入满足贝努利分布的±1矩阵(Noiselet),以Noiselet作为新的测量矩阵,并证实了它与稀疏变换矩阵之间具有很好的非相干性,更满足CS成像条件,通过实验证实改进算法提高了重建图像的质量。(3)利用稀疏先验信息改进的重建模型SCS-MRI。传统的模型中没有利用MRI图像在稀疏域中的先验信息,针对MRI图像的特点,在CS-MRI模型中引入基于MRI图像稀疏域先验信息的稀疏结构项,并使用快速迭代收缩阈值算法FISTA来求解整个模型。针对求解过程中目标函数值不是严格下降这一问题,进一步提出一种约束的FISTA算法来优化重建过程。最后通过实验证实了该模型比传统CS-MRI模型更为稳定,在同等采样比率下减少了重建图像的误差。(4)将改进的模型SCS-MRI分别与常见pMRI方法SENSE和GRAPPA的结合。并针对具体方法设计合适的采样掩膜和重建流程,通过实验结果对比分析和定量计算,表明改进的模型能够提高pMRI方法的重建质量,具有较好的应用性。(本文来源于《电子科技大学》期刊2017-05-04）
杜龙飞[2]（2014）在《指控通信一体化网络的雷达并行成像算法研究》一文中研究指出指控通信一体化系统是指在指挥控制体系当中，以计算机技术为核心，通过通信网络对相关终端和设备进行数据采集、数据储存、数据处理并显示和描述的技术系统。传统指控通信系统难以实时处理运算量和数据吞吐量都非常大的各种军事通信数据，尤以雷达信号的处理最为复杂。雷达信号的巨大运算量和数据吞吐量对实时处理系统的输入速度、输出速度和网络通信能力提出了非常高的要求。因此，如何在指控通信一体化系统中采用实时性好、精度高的并行处理技术对雷达信号进行实时处理是值得研究的课题。本论文主要利用并行处理技术对指控通信一体化网络的雷达成像算法展开深入研究。论文内容安排如下：首先概述了课题的研究背景、指控通信一体化的概念以及雷达数据成像处理在指控通信一体化系统中的重要性，并对目前流行的大规模并行处理系统及其并行数据处理技术的研究现状进行了介绍；其次，根据雷达成像的处理流程，重点分析了雷达数据成像处理原理和几种经典成像算法，主要包括雷达数据成像基本原理、成像算法等，并对其性能进行了分析与比较。第3章和第4章是论文研究重点。第3章以数据并行处理技术和雷达成像处理流程为理论依据，提出了基于数据二次划分的并行RD成像算法和基于MPI的流水线并行RD成像算法，重点阐述了这2种算法的并行化模型和数据处理流程，并对它们的异同点进行了仿真分析验证。第4章利用仿真工具对基于数据二次划分的并行RD成像算法和基于MPI的流水线并行RD成像算法进行了仿真分析，并对这2种算法的加速比、运行效率等性能指标进行了比较，结果表明：基于MPI的流水线并行RD成像算法是一种更为优化的雷达并行成像算法。最后，对全文进行了总结。无论是军事雷达还是民用雷达均面临着处理海量数据的问题，下一步研究工作可以考虑如何更有效率的对数据进行划分，以满足高实时性、高精度的雷达并行成像算法要求。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2014-06-01）
段继忠,张立毅,刘昱,孙云山[3]（2014）在《基于自一致性的磁共振并行成像高效重构算法》一文中研究指出磁共振并行成像技术能够显着地减少成像时间,然而高质量的图像重构比较困难.为了提高重构图像的质量,基于自一致性的SPIRiT框架,提出了一种高效的重构算法.该算法针对一个含有数据一致性、校准一致性和联合稀疏性正则项的复杂优化问题,首先将该问题简化成一般性最优化问题;再使用算子分离算法将其分解成一个梯度计算问题和一个可通过软阈值法求解的去噪问题;最后,再使用加速方案对算法进行加速.实验结果表明,当加速因子为8时,采用所提出的新算法的重构图像比采用POCS算法的重构图像的SNR提高约2.4,dB,且重构时间也节约了约30%.对于要求高质量重构图像的场合,所提出的算法能够满足需求.(本文来源于《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》期刊2014年05期）
张久明,郭树旭,王淼石,钟菲[4]（2014）在《压缩感知自动校准并行成像重建算法》一文中研究指出针对核磁共振并行成像重建提出了一种联合稀疏性模型,并与新的软阈值函数结合,将有助于提高重建图像质量。首先利用校准数据生成重建核,重建未采样数据点;然后采用联合稀疏性模型和新的软阈值函数,对各线圈图像数据进行处理;最后用改进的凸投影集算法(POCS)对压缩感知核磁共振并行成像进行重建。对于仿真图像和脑部图像,改进算法相比原算法,重建图像归一化均方根误差(nRMSE)在加速比为4时分别减少了23%和9%。实验结果表明,加速比较大时改进算法能明显提高并行成像重建图像的准确性。(本文来源于《计算机应用》期刊2014年05期）
张久明[5]（2014）在《磁共振并行成像重建算法研究》一文中研究指出磁共振成像具有无电离辐射、多参数成像、功能成像、可任意方向断层成像等优点，在临床上已得到广泛的应用,成为最重要的成像方法之一。随着临床上对心脏实时成像、血管造影、脑功能成像等需求下，磁共振快速成像已经成为研究的热点。其中，并行成像和相关算法是当前实现快速成像的一种主流方法。本文介绍了磁共振的基本原理、两类基本的并行成像算法及图像重建效果评价方法等内容。重点对基于K空间域的并行成像算法进行研究，对已有算法进行改进，实现了一种新的并行重建算法。具体研究内容如下：（1）对并行磁共振成像基本算法进行了深入研究，实现了基于图像域重建的SENSE算法和基于K空间域的GRAPPA算法、SPIRiT算法。SENSE算法利用线圈灵敏度对空间的编码作用进行图像重建，在已知线圈灵敏度时是最优的重建方法；GRAPPA算法先用全采样的校验数据计算权重因子，然后利用权重因子计算出未采集的数据重建图像。实验结果表明，GRAPPA算法比SENSE算法更灵活；SPIRiT算法对GRAPPA算法进行了改进，成像质量进一步得到提高。（2）实现了ESPIRiT算法。其通过GRAPPA校验矩阵的特征向量，获得线圈空间灵敏度信息，然后利用非受限的SENSE方法重建图像。实验结果表明，由于利用多组线圈灵敏度信息进行重建，ESPIRiT算法比SENSE算法重建效果好；同时,ESPIRiT算法通过校验矩阵计算出的线圈灵敏度更加准确，在加速比较大时，ESPIRiT算法重建结果优于GRAPPA算法。（3）通过图像的联合稀疏性和新的软阈值函数，对凸投影集算法进行改进。图像的联合稀疏性，可以保留更多的有用信号；新的软阈值函数，能更好的去除噪声。对于仿真图像和脑部图像，改进算法的重建图像归一化均方根误差比原算法，在加速比为4时减小了23%和9%，明显改善了重建图像质量。(本文来源于《吉林大学》期刊2014-04-01）
石景欣,张振华,于勇[6]（2012）在《基于SPECAN算法的SAR并行成像处理研究》一文中研究指出简要介绍OpenMP的并行计算模型和谱分析SPECAN成像处理算法,通过研究合成孔径雷达SAR的回波数据在计算机中的存储结构,得到高效的粗粒度任务划分方法,并使用OpenMP编译指导指令对成像处理过程进行并行优化,显着提高了整个处理过程在多核处理器平台上的运行效率。(本文来源于《遥测遥控》期刊2012年02期）
吴春俐,胡文娟,阚如文,于健[7]（2011）在《一种改进的磁共振并行成像k空间数据采集算法》一文中研究指出为进一步缩短磁共振成像时间,改善图像质量,提出了一种改进的有限脉冲响应(FIR)GRAPPA算法.与传统的权重固定的FIR GRAPPA算法模型相比,该算法考虑了相位方向的变化,包含更多的k空间数据且更符合并行成像数据拟合的物理过程.为验证该算法的有效性,对人体心脏和大脑图像的原始数据分别进行仿真实验,得到了在较大加速因子下的重建图像及均方误差.与传统的GRAPPA算法及其他改进的GRAPPA算法进行比较,结果发现,利用改进算法重建的图像更清晰,均方误差更小.因此,本文提出的改进GRAPPA算法有效可行.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2011年08期）
黄玉东,李洪平[8]（2007）在《基于流水线的合成孔径雷达并行成像算法及实现》一文中研究指出根据对距离多普勒(Range-Doppler)成像算法的特点进行研究,提出了一种基于流水线的合成孔径雷达(SAR)并行成像算法。这种算法基于C/MPI编写并成功地在32节点的IBMPC集群实现。通过与已建立的通用的并行成像算法进行比较分析,得出基于流水线的并行算法是一种更适合SAR并行成像的一种算法,能够提供更高的并行效率。(本文来源于《计算机应用》期刊2007年03期）
张廷芳[9]（2006）在《关于MRI中减轻伪像方法和并行成像重建算法的研究》一文中研究指出在磁共振成像(MRI)中,图像的清晰和成像速度是两大研究重点,本论文主要研究了这两方面问题。即:提出运用变密度的K空间轨迹来减少混迭伪像和应用SENSE并行成像,其中提出的部分K空间采样和并行采样相结合的采样方式,大大的提高了成像速度。本文提出把变密度K空间轨迹运用于减少混迭伪像。因为在MRI中,为了减少扫描时间,提高成像速度通常运用欠采样方式,但是欠采样方式的采样频率不满足内奎斯特采样频率,从而导致了混迭伪像。因为一幅图像的能量主要集中在其K空间中心区域,假如K空间一致的欠采样,那么混迭伪像将包含大部分的低频成分;另一方面,由于K空间边缘包含了一幅图的很少能量,欠采样边缘并不导致严重的混迭伪像。因此,可以用变密度的K空间轨迹满采样K空间中心部分来减少低频混迭伪像,而用欠采样K空间外围区域来缩短扫描时间。本文把这种方法应用到螺旋轨迹像和二维傅立叶(Cartesian)轨迹像中,实验结果证明变密度的K空间采样方式相比较一致的欠采样方式而言,在相同的扫描时间内能明显的减少混迭伪像。本文还完成了SENSE并行成像重建以进一步加快成像速度。提出了把部分K空间采样和SENSE并行成像相结合的采样方式。实验证明了这种方法极大的加快了成像速度。同时,比较了叁种不同的图象重建方法的优缺点。(本文来源于《河北工业大学》期刊2006-11-01）
高国荣,王开志,刘兴钊,韩传钊[10]（2004）在《SGI系统上星载SAR并行成像算法》一文中研究指出对星载合成孔径雷达(SAR)并行处理算法在分布式共享存储器(DSM)HPC平台下的实现作了深入研究,对比了用消息传递和OpenMP两种并行编程模型实现的并行方案,在此基础上提出了基于进程的共享变量并行模型。这种模型克服了前两种模型的缺点,经过实验测试和实际SAR成像应用,证明是一种高效、稳定的并行方案。(本文来源于《计算机工程》期刊2004年19期）
并行成像算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
指控通信一体化系统是指在指挥控制体系当中，以计算机技术为核心，通过通信网络对相关终端和设备进行数据采集、数据储存、数据处理并显示和描述的技术系统。传统指控通信系统难以实时处理运算量和数据吞吐量都非常大的各种军事通信数据，尤以雷达信号的处理最为复杂。雷达信号的巨大运算量和数据吞吐量对实时处理系统的输入速度、输出速度和网络通信能力提出了非常高的要求。因此，如何在指控通信一体化系统中采用实时性好、精度高的并行处理技术对雷达信号进行实时处理是值得研究的课题。本论文主要利用并行处理技术对指控通信一体化网络的雷达成像算法展开深入研究。论文内容安排如下：首先概述了课题的研究背景、指控通信一体化的概念以及雷达数据成像处理在指控通信一体化系统中的重要性，并对目前流行的大规模并行处理系统及其并行数据处理技术的研究现状进行了介绍；其次，根据雷达成像的处理流程，重点分析了雷达数据成像处理原理和几种经典成像算法，主要包括雷达数据成像基本原理、成像算法等，并对其性能进行了分析与比较。第3章和第4章是论文研究重点。第3章以数据并行处理技术和雷达成像处理流程为理论依据，提出了基于数据二次划分的并行RD成像算法和基于MPI的流水线并行RD成像算法，重点阐述了这2种算法的并行化模型和数据处理流程，并对它们的异同点进行了仿真分析验证。第4章利用仿真工具对基于数据二次划分的并行RD成像算法和基于MPI的流水线并行RD成像算法进行了仿真分析，并对这2种算法的加速比、运行效率等性能指标进行了比较，结果表明：基于MPI的流水线并行RD成像算法是一种更为优化的雷达并行成像算法。最后，对全文进行了总结。无论是军事雷达还是民用雷达均面临着处理海量数据的问题，下一步研究工作可以考虑如何更有效率的对数据进行划分，以满足高实时性、高精度的雷达并行成像算法要求。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
并行成像算法论文参考文献
[1].胡叁.基于CS的MRI并行成像算法研究[D].电子科技大学.2017
[2].杜龙飞.指控通信一体化网络的雷达并行成像算法研究[D].兰州交通大学.2014
[3].段继忠,张立毅,刘昱,孙云山.基于自一致性的磁共振并行成像高效重构算法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版).2014
[4].张久明,郭树旭,王淼石,钟菲.压缩感知自动校准并行成像重建算法[J].计算机应用.2014
[5].张久明.磁共振并行成像重建算法研究[D].吉林大学.2014
[6].石景欣,张振华,于勇.基于SPECAN算法的SAR并行成像处理研究[J].遥测遥控.2012
[7].吴春俐,胡文娟,阚如文,于健.一种改进的磁共振并行成像k空间数据采集算法[J].东北大学学报(自然科学版).2011
[8].黄玉东,李洪平.基于流水线的合成孔径雷达并行成像算法及实现[J].计算机应用.2007
[9].张廷芳.关于MRI中减轻伪像方法和并行成像重建算法的研究[D].河北工业大学.2006
[10].高国荣,王开志,刘兴钊,韩传钊.SGI系统上星载SAR并行成像算法[J].计算机工程.2004
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