c++ 迭代器能修改其值吗_非对称迭代式Dixon算法重现-程序员宅基地
技术标签： c++ 迭代器能修改其值吗
在上一期基于自动生长的dixon中，确实可以得到较好的水脂分离图像，但缺点也很明显——不稳定，因为可能未修复的相位错误的传递，导致整幅图都不是很好，出现分离失败的部分。
在B0十分不均匀的状态下，自动生长很难修正所有的相位。比如这个人不知道吃了什么东西导致肠管周围磁场非常不均匀，自动生长在没有特别好的质量加权或者枝切法的加持下根本不可能分离出来。
接下来的内容有点难，首先看一下这张PPT上的公式，欧拉公式、矩阵点乘、行列式相乘、最小二乘法通用解。公欲行其事，必先利其器，如果看不懂上面这几个公式的话就没有必要往下看了。
首先用双回波梯度T1序列扫描两张图，在3.0T下选择2.30ms和1.44ms的图像，如果机器不允许的情况下可以适当在回波间空置1个周期，即2.30ms的时间。设正相位的信号强度为M1，反相位的信号强度为M2，根据余弦定理可以得到上述的可能的W，F的解，而这里的W有可能是B也有可能是S。
和上一期的初始操作一样，去相角。根据反相位的公式得到B0场的误差相位P，其值可能是Pv也有可能是Pu。
相位二选一，初始设置为两者的平均值，根据磁场是平滑的且是受周围影响的这个理论来进行迭代解值。用40*40的模板进行平均值滤波，然后判断靠那个值更近，选择靠的近的作为新的相位值，这个过程重复20-30次，相位就不会怎么变了，这个相位值作为最终相位图。
在反相位中消去B0场的误差，得到一个纯粹的反相位。纯粹反相位和纯粹正相位组成一个二元一次方程，这个一元二次方程是没有解的，因此只能求它的最小二乘解。
根据最小二乘的公式计算出W，F图，这个工作交给计算机。此算法非常稳定，可以媲美商业算法，但关键是需要掌握大量的数学基础知识，科学才是第一生产力。
本文中算法为向青山在2006年提出的算法的实现Xiang, Q.‐S. (2006), Two‐point water‐fat imaging with partially‐opposed‐phase (POP) acquisition: An asymmetric Dixon method. Magn. Reson. Med., 56: 572-584. doi:10.1002/mrm.20984
献给中国一线工作的影像技师
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