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MRiLab 项目正在迁移到 GitHub，最新版本可从https://leoliuf.github.io/MRiLab/ 获取MRiLab 是一个数值 MRI 模拟包。 它已被开发和优化以模拟 MR 信号形成、k 空间采集和 MR 图像重建。 MRiLab 提供了几个专用工具箱来分析射频脉冲、设计 MR 序列、配置多个发射和接收线圈、研究磁场相关属性和评估实时成像技术。 结合这些工具箱的主要 MRiLab 仿真平台可用于定制各种虚拟 MR 实验，这些实验可以作为原型设计和测试新 MR 技术和应用的前期阶段。 如果您发现 MRiLab 对发表任何科学成果有用，请引用这篇论文： 基于广义多池交换组织模型的快速逼真 MRI 模拟。 IEEE医学影像交易。 2016.doi: 10.1109/TMI.2016.2620961

DFT的matlab源代码稀疏优化的MRI重建 磁共振成像（MRI）图像稀疏。 这是一个使用非凸罚函数的实现，该函数鼓励稀疏性。 选择惩罚函数作为最小最大凹惩罚（MCP），可以从以下方法检查算法（GIST）： 龚平华，张长水，卢兆松，黄建华，叶洁平的非凸正则优化问题的通用迭代收缩和阈值算法 直接运行main.m，您将看到流行方法与该实现之间的比较。 Randon变换代码和DFT代码的反投影由Mark Ba​​ngert编写。 解算器也位于解算器文件夹中，选择所需的解算器。 GIST_MCP.m使用Barzilai-Borwein步长的近端梯度法，GIST_MCP_Nesterov.m使用Nesterov加速度的近端梯度法。 切记将相应的子例程放入求解器。 这里有重新启动的Nesterov加速近端梯度算法的详细说明，该算法真正保证了收敛，在这里： 一类非凸非光滑最小化问题外推法的近邻梯度算法的线性收敛性，作者：Bo Wen，Chen Xiaojun Chen，Ting Kei Pong 这项研究于2017年Spring进行，部分由香港研究资助局拨款PolyU253008 / 15资助

本资源是医学磁共振技术的发展历程及未来展望，对医学磁共振技术的发展历程进行了调研，并完成了报告说明。另外还包括一些参考文献。

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