1 绪 论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 弛豫参数测量实验的广泛应用
1.1.2 本课题研究意义
1.2 国内外研究现状
1.3 本文主要的研究内容
2 低场单边核磁共振测量原理
2.1 核磁共振基本原理
2.2 核磁共振特征量的测量
2.2.1 横向弛豫时间的测量
2.2.2 纵向弛豫时间的测量
2.2.3 自扩散系数的测量
2.3 智能算法在核磁共振测量中的应用
3 基于蒙特卡罗的测量实时优化算法
3.1 算法介绍
3.2 实验验证
3.2.1 纵向弛豫时间测量实验
3.2.2 自扩散系数测量实验
3.2.3 算法性能评估
3.3 存在的问题
4 贝叶斯推断与马尔科夫链蒙特卡罗方法
4.1 贝叶斯理论
4.2 马尔科夫链蒙特卡罗方法
4.2.1 马尔科夫链
4.2.2 Metropolis-Hastings抽样算法
4.2.3 Gibbs抽样算法
5 基于贝叶斯的实时优化测量算法
5.1.1 算法流程
5.1.2 先验分布的选择
5.1.3 后验分布的计算
5.1.4 从后验分布中抽样
5.2 仿真验证
5.2.1 多组分样品纵向弛豫时间测量仿真
5.2.2 多组分样品自扩散系数的测量仿真
5.2.3 算法性能评估
6 总结与展望
参考文献
附录
A.作者在校攻读硕士学位期间发表的论文
B.作者在攻读学位期间参加的科研项目
C.学位论文数据集
致谢
重庆大学;