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使用扩展灵敏度模型和深度神经网络进行磁共振图像重建的方法和系统
- 专利权人:
- 通用电气精准医疗有限责任公司;小利兰·斯坦福大学托管委员会
- 发明人:
- 克里斯托弗·迈克尔·桑迪诺,赖鹏,什里亚斯·瓦萨纳瓦拉,约瑟夫·一谈·程
- 申请号：
- CN202010080426.8
- 公开号：
- CN111513716A
- 申请日:
- 2020.02.05
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明题为“使用扩展灵敏度模型和深度神经网络进行磁共振图像重建的方法和系统”。本发明提供了用于由加快的磁共振成像(MRI)数据来重建磁共振图像的各种方法和系统。在一个实施方案中，用于重建磁共振(MR)图像的方法包括：由欠采样k空间数据估计多组线圈灵敏度映射图，欠采样k空间数据通过多线圈射频(RF)接收器阵列来获取；使用欠采样k空间数据和估计的多组线圈灵敏度映射图来重建多个初始图像；利用训练的深度神经网络通过使用初始图像和多组线圈灵敏度映射图迭代地重建多个图像来生成多个最终图像，该多个图像中的每一个对应于多组灵敏度映射图中的不同组；以及将从训练的深度神经网络输出的多个最终图像合并以生成MR图像。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
