4、并行MRI中的图像重建技术解析

并行MRI中的图像重建技术解析

在医学成像领域,并行磁共振成像(pMRI)技术对于提高成像速度和质量具有重要意义。本文将深入探讨并行MRI中的图像重建技术,包括不同采样轨迹相关的伪影以及常见的并行成像重建算法。

不同采样轨迹相关的伪影

在均匀k空间采集过程中,通过加速因子R增加相位编码(PE)线之间的距离,减少采集的PE线数量,而不影响最大梯度强度。这种方式会缩小视野(FOV),并导致混叠伪影。以笛卡尔均匀欠采样为例,当加速因子分别为R = 2、R = 3和R = 4时,图像会出现明显的混叠伪影。

对于径向采样,在256×256图像的重建中,分别展示了使用256、128、64和32条辐条的情况。为满足奈奎斯特 - 香农采样定理,径向采样需要Nπ/2条辐条。上述不同数量的辐条对应的加速因子分别约为1.57、3.14、6.28和12.57。欠采样的笛卡尔成像会导致反折叠伪影,而径向轨迹的欠采样则会产生条纹伪影。

采样方式 加速因子 伪影类型
笛卡尔均匀欠采样 R = 2、3、4 混叠伪影
径向采样 ≈1.57、3.14、6.28、12.57 条纹伪影
并行成像重建算法

利用多个接收线圈提高成像速

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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