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Update MRI K-space imaging and reconstruction documentation

Author: 1985312383

.trae/documents/MRI重建流程完整实现方案.md

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+## 实施目标
+为MRI重建流程创建完整的Jupyter Notebook实现，并优化对应文档，确保与CT重建流程保持一致的代码组织规范。
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+## 具体实施步骤
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+### 阶段1：创建Jupyter Notebook
+在 `e:\projects\med-imaging-primer\src\ch04\mri_reconstruction\` 目录下创建完整的Notebook：
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+**核心内容模块：**
+1. **环境配置与导入** - 依赖库导入和参数设置
+2. **K空间基础** - 图像↔K空间的FFT/IFFT转换
+3. **采样策略实现** - 完全采样、行欠采样、中心采样、径向采样
+4. **重建算法** - 直接IFFT、零填充、迭代重建(POCS)
+5. **后处理增强** - K空间滤波、图像域去噪
+6. **质量评估** - PSNR、SSIM、NMSE计算和可视化
+7. **对比分析** - 不同采样率和重建方法的效果对比
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+**技术特性：**
+- 使用NumPy/SciPy实现FFT操作
+- 可视化K空间幅度/相位图
+- 模拟多种采样轨迹（笛卡尔、径向）
+- 实现简单的压缩感知重建示例
+- 添加详细的代码注释和运行说明
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+### 阶段2：优化文档内容
+更新 `e:\projects\med-imaging-primer\docs\zh\guide\ch04\03-mri-case.md`：
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+**文档结构优化：**
+1. **基础概念** - K空间的物理意义和数学基础
+2. **完整流程概述** - 从数据采集到图像重建的全流程
+3. **核心算法详解** - FFT/IFFT、采样策略、重建算法原理
+4. **代码实现说明** - 与Notebook对应的精简代码
+5. **参数设置指南** - 采样率、滤波器选择等
+6. **质量评估方法** - 客观指标和可视化对比
+7. **应用与展望** - 临床应用和深度学习方法
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+**改进点：**
+- 精简代码，移除冗余内容
+- 添加图片引用（14张可视化结果）
+- 优化语言表达，突出流程清晰度
+- 添加mermaid流程图展示完整流程
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+### 阶段3：图片资源管理
+- 创建 `docs/public/images/ch04/mri/` 目录
+- Notebook生成14张可视化图片
+- 复制并重命名图片到公共目录
+- 在文档中添加对应的图片引用
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+### 阶段4：辅助文件
+- 创建 `README.md` - 详细说明文档
+- 创建 `requirements.txt` - 依赖项声明
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+## 预期输出
+1. **Jupyter Notebook** - 可运行的完整MRI重建流程
+2. **优化后的Markdown文档** - 精简专业的流程说明
+3. **14张可视化图片** - 直观展示各步骤效果
+4. **辅助文档** - README和依赖项说明
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+## 与CT重建流程的一致性
+- 相同的目录结构（src/ch04/mri_reconstruction/）
+- 相同的代码组织方式（模块化、注释规范）
+- 相同的文档优化策略（精简代码、添加图片）
+- 相同的图片命名规范（01-xx.png ~ 14-xx.png）