1、并行磁共振图像重建技术解析

并行磁共振图像重建技术解析

1. MRI基础

磁共振成像(MRI)是一种非侵入性的医学成像技术,利用材料的磁性来可视化软组织。与其他成像方式(如计算机断层扫描(CT)或超声)不同,MRI利用脂肪和水分子中氢原子核的电磁特性。当氢原子置于强大的外部磁场B0中时,核自旋会与磁场方向对齐。由于与磁场方向对齐的质子数量略多,因此在主磁场方向上存在净磁化。自旋的进动频率与主磁场成正比,即ω₀ = γB₀,其中γ是旋磁比常数。这个处于MHz范围的进动频率被称为拉莫尔或共振频率。

1.1 MR系统的基本元素

MR系统由四个基本组件组成:
1. 均匀稳定的磁场B0 :在典型的临床MR系统中,该磁场强度通常为1.5T或3.0T。当待成像物体置于此磁场中时,会建立宏观或整体磁化M0。
2. 脉冲式、高功率的射频(RF)磁场B1 :使用该脉冲激发特定区域或整个体积内的磁化,从而产生可检测的信号。
3. 开关式线性磁场梯度G :该场叠加在均匀磁场B0上,为形成图像提供所需的空间区分。有三个正交梯度(Gx、Gy、Gz),它们可以组合以在三维(3D)空间中产生任何梯度方向。
4. RF接收线圈 :用于检测样品的MR信号。接收到的信号经过处理以生成图像。

1.2 静态磁场B0

在MR数据采集期间,患者处于强静态磁场中。产生该磁场的方法大致可分为三类:固定磁铁、通过传统线圈通电的电阻磁铁和超导磁铁。然而,固定和电阻磁铁通常限于低于0.4特斯拉(T)的场强,无法产生高分辨率成像

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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