1. 本选题研究的目的及意义
磁共振成像（MagneticResonanceImaging,MRI）作为一种重要的医学影像技术，以其无辐射、多参数成像以及优异的软组织对比度等优势，在临床诊断、疾病监测和科学研究中发挥着不可替代的作用。
然而，MRI成像速度相对较慢，这限制了其在某些临床应用中的价值，例如动态成像和对运动敏感的成像。
为了缩短采集时间，加速成像过程，一种有效的方法是在保证图像质量的前提下减少采集的原始数据量。
2. 本选题国内外研究状况综述
MRI重构技术一直是医学影像领域的研究热点，近年来，深度学习技术的快速发展为MRI重构注入了新的活力。
1. 国内研究现状
国内学者在基于深度学习的MRI重构领域取得了一系列重要成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
本研究的主要内容是利用深度残差网络强大的特征提取和非线性映射能力，构建端到端的MRI重构模型，实现从欠采样k空间数据到高质量图像的重建。
1. 主要内容
1.数据预处理：对原始MRI数据进行去噪、归一化等预处理操作，以提高数据质量，为后续网络训练奠定基础。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研与资料收集：查阅国内外相关文献，了解MRI重构技术、深度学习、深度残差网络等领域的最新研究进展，收集和整理相关数据集和代码。
2.数据集选择与预处理：选择公开的MRI数据集或与医院合作获取临床数据，并对数据进行去噪、归一化等预处理操作，构建训练集、验证集和测试集。
3.深度残差网络模型构建：基于TensorFlow或PyTorch等深度学习框架，构建适用于MRI重构的深度残差网络模型，并对网络结构、损失函数、优化器等进行设计和选择。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种改进的深度残差网络结构，针对MRI图像的特点进行优化，以提高模型的重构精度和效率。
2.探索新的损失函数设计，结合MRI图像的结构信息和感知质量，提升重构图像的质量。
3.构建面向特定临床应用场景的MRI重构模型，例如针对脑部、心脏等不同部位的MRI图像进行优化，以满足个性化的临床需求。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.陈硕，王浩，李坤成，等.基于深度学习的快速磁共振成像方法综述[J].电子与信息学报，2020,42(11):2905-2922.
2.梁栋，王健，廖国辉，等.深度学习在医学图像重建中的应用[J].中国生物医学工程学报，2019,38(04):504-515.
3.黄慧南.基于深度学习的压缩感知磁共振图像重建算法研究[D].广州：华南理工大学，2021.
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