摘要
核磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）作为一种重要的医学影像技术，在临床诊断中发挥着至关重要的作用。
然而，传统的MRI技术存在着扫描时间长、图像分辨率低等问题，限制了其在临床上的应用。
压缩感知（CompressedSensing，CS）理论的提出为解决这些问题提供了新的思路。
压缩感知理论指出，对于稀疏信号或可压缩信号，可以通过远低于奈奎斯特采样定理要求的采样率对其进行采集，并通过特定的重建算法精确地恢复原始信号。
将压缩感知理论应用于MRI，可以有效减少采样数据量，从而缩短扫描时间、提高图像分辨率。
本文综述了基于压缩感知的MRI算法研究现状，首先介绍了压缩感知的基本理论、MRI的基本原理以及压缩感知MRI的数学模型。
其次，重点阐述了压缩感知MRI的主要研究方向，包括稀疏变换、测量矩阵设计和图像重建算法等方面，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了压缩感知MRI面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：核磁共振成像；压缩感知；稀疏变换；测量矩阵；图像重建
核磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）是一种利用核磁共振原理获取人体内部结构信息的医学影像技术[1]。
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