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基于双路人工神经网络的双序列加速核磁成像优化方法
- 专利权人:
- 清华大学
- 发明人:
- 陆文凯,李宇轩
- 申请号：
- CN202111321860.1
- 公开号：
- CN113842134A
- 申请日:
- 2021.11.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2021
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明提出了一种基于双路人工神经网络的双序列加速核磁成像优化方法，使用核磁成像设备收集T1FLIR和T2FSE两个序列的核磁数据人脑部核磁数据，构建数据集；构建双路的级联网络结构，每一路分支共包含了4级子网络，每一级子网络的输入为上一级两个子网络的输出，每个子网络包含一个核心的U型网络，并且添加了一致性约束。网络训练时联合优化网络参数和K空间采样的方式，实现双序列图像的采样方式优化和双序列图像的同时重构。本发明方法对网络参数和K空间采样方式进行联合优化，通过不同序列图像采样信息的互补，实现了更高质量的图像重构，相比以往的加速核磁共振成像方法，较大程度的提高了加速核磁共振成像的图像重建质量和加速倍数。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
