《快速磁共振成像》是2021年科學出版社出版的圖書，本書緊跟國內外發展前沿，並融入作者在該領域的研究成果。
基本介紹
- 中文名：快速磁共振成像
- 作者：張明輝等
- 出版社：科學出版社
- ISBN：9787030681591
內容簡介,圖書目錄,
內容簡介
《快速磁共振成像》以快速磁共振成像為主線展開，討論快速磁共振成像的基本原理和方法，內容包括磁共振成像的基本原理、快速成像脈衝序列、並行磁共振成像、壓縮感知磁共振成像、基於深度學習的快速磁共振圖像重建，以及快速磁共振成像技術在動態心臟成像中的套用。
圖書目錄
目錄
序
前言
第1章 磁共振成像的基本原理 1
1.1 引言 1
1.1.1 磁共振成像的歷史 1
1.1.2 磁共振成像的特點 2
1.2 核磁共振原理 4
1.2.1 原子核的自旋磁矩和進動 4
1.2.2 核磁共振的巨觀描述 9
1.2.3 弛豫過程 12
1.2.4 磁共振信號的檢測和自由感應衰減信號 18
1.3 磁共振圖像的形成 21
1.3.1 斷層圖像的幾個基本概念 21
1.3.2 傅立葉變換成像 23
1.4 磁共振成像脈衝序列 29
1.4.1 飽和恢復脈衝序列 29
1.4.2 自旋迴波脈衝序列 31
1.4.3 反轉恢復脈衝序列 37
1.4.4 梯度回波脈衝序列 40
1.5 K空間 42
1.5.1 K空間的概念 42
1.5.2 K空間數據的寫入 43
1.5.3 K空間數據和圖像的關係 44
1.6 本章小結 47
參考文獻 47
第2章 快速成像脈衝序列 50
2.1 快速自旋迴波序列 50
2.1.1 標準快速自旋迴波序列 51
2.1.2 單次激發快速自旋迴波序列 53
2.1.3 三維容積掃描快速自旋迴波序列 53
2.2 快速梯度回波脈衝序列 54
2.2.1 快速梯度回波脈衝序列概述 54
2.2.2 擾相梯度回波序列 58
2.2.3 穩態自由進動梯度回波序列 60
2.2.4 超快速梯度回波序列 65
2.3 回波平面成像 65
2.3.1 回波平面成像的基本原理 66
2.3.2 回波平面成像序列 68
2.3.3 梯度和自旋迴波序列 73
2.4 一些其他加快磁共振成像速度的技術 74
2.4.1 非笛卡兒採集 74
2.4.2 部分傅立葉成像技術 77
2.4.3 k-t技術 80
2.4.4 螺旋槳技術 83
2.4.5 長方形掃描矩陣 84
2.5 本章小結 84
參考文獻 85
第3章 並行磁共振成像 89
3.1 並行磁共振成像概述 89
3.1.1 多通道線圈採集技術 89
3.1.2 並行磁共振成像的發展歷史 90
3.1.3 並行磁共振成像的基本概念 91
3.2 基於圖像域的並行成像重建方法 93
3.2.1 笛卡兒採樣模式下的SENSE方法 93
3.2.2 任意K空間採樣模式下的SENSE方法 95
3.2.3 SENSE的信噪比損失 98
3.2.4 三維容積SENSE 98
3.2.5 線圈空間敏感度的估計 99
3.3 基於K空間域的並行成像重建方法 101
3.3.1 SMASH 102
3.3.2 GRAPPA 106
3.3.3 非笛卡兒GRAPPA 108
3.3.4 三維容積GRAPPA 111
3.3.5 2D CAIPIRINHA 112
3.3.6 SPIRiT 113
3.3.7 基於K空間域子空間約束的並行成像重建方法 115
3.4 同時多層面成像 120
3.4.1 基於SENSE的同時多層面成像 120
3.4.2 多層面CAIPIRINHA 121
3.4.3 基於GRAPPA的同時多層面成像 123
3.5 本章小結 124
參考文獻 124
第4章 壓縮感知磁共振成像 129
4.1 壓縮感知理論概述 129
4.1.1 壓縮感知理論提出的背景 129
4.1.2 信號的稀疏表示 131
4.1.3 感知矩陣 133
4.1.4 信號的重構算法 134
4.2 壓縮感知磁共振成像的基本概念 135
4.2.1 非相干K空間欠採樣軌跡的設計 135
4.2.2 磁共振圖像的稀疏表示和非線性圖像重建 137
4.3 壓縮感知並行磁共振成像 161
4.3.1 自(預)校準壓縮感知並行磁共振成像 161
4.3.2 免校準壓縮感知並行磁共振成像 162
4.4 壓縮感知動態磁共振成像 164
4.4.1 基於稀疏變換的動態磁共振成像 164
4.4.2 基於時-空字典學習的動態磁共振成像 169
4.4.3 基於低秩和稀疏結合的動態磁共振成像 170
4.5 本章小結 173
參考文獻 174
第5章 基於深度學習的磁共振成像 179
5.1 深度學習概述 179
5.1.1 卷積神經網路和深度學習 180
5.1.2 常用深度學習方法 185
5.2 基於有監督深度學習的快速磁共振成像 186
5.2.1 基於數據驅動的有監督學習快速磁共振成像 186
5.2.2 基於模型驅動的有監督深度學習快速磁共振成像 197
5.3 基於無監督深度學習的快速磁共振成像 210
5.3.1 基於變分自編碼網路的快速磁共振成像 212
5.3.2 基於去噪自編碼網路的快速磁共振成像 215
5.3.3 基於PixelCNN的快速磁共振成像 220
5.3.4 基於流模型可逆生成網路先驗學習的快速磁共振成像 222
5.3.5 不同無監督先驗學習方法的實驗比較 224
5.4 基於自監督深度學習的快速磁共振成像 228
5.4.1 基於深度圖像先驗的磁共振圖像重建 228
5.4.2 偽影移除正則化網路 229
5.4.3 魯棒的K空間插值人工神經網路 229
5.5 本章小結 230
參考文獻 230
第6章 快速心臟磁共振成像 236
6.1 門控技術 236
6.1.1 心電門控 237
6.1.2 外周脈衝門控 240
6.2 心臟動態電影磁共振成像 241
6.2.1 閉氣心臟動態電影磁共振成像 241
6.2.2 心臟電影磁共振成像面臨的挑戰 243
6.3 心肌灌注磁共振成像 244
6.3.1 首過心肌灌注的原理 244
6.3.2 首過心肌灌注掃描脈衝序列 245
6.3.3 首過心肌灌注磁共振成像面臨的挑戰 247
6.4 快速心臟磁共振成像加速技術 247
6.4.1 基於壓縮感知的心臟磁共振成像加速技術 248
6.4.2 基於深度學習的心臟磁共振成像加速技術 262
6.5 本章小結 265
參考文獻 266
附錄1 國內外快速磁共振成像主要研究單位 268
附錄2 部分深度學習快速磁共振成像方法開原始碼及圖像數據集網址 269
彩圖
