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一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法
摘要文本
本发明涉及一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法,包括:获取带伪影且欠采样MRI医学图像,构建混合密集知识蒸馏模型,混合密集知识蒸馏模型包括:教师模型和学生模型;对混合密集知识蒸馏模型进行训练,将带伪影且欠采样MRI医学图像输入训练后的混合密集知识蒸馏模型,获取无伪影的全采样MRI医学图像。本发明通过分析发现混合密集网络能够有效解析网络输出中所存在的多个分量,并基于多个分量构建多值映射模型重建锐化边界,同时从知识蒸馏中得到的正则化约束有效解决超分辨率任务中的不适定问题,并在分析重建和超分辨率子任务之间存在联系和互补性基础上,设计出混合密集知识蒸馏模型来更好地完成MRI超分辨率重建任务。
申请人信息
- 申请人:江西理工大学
- 申请人地址:341000 江西省赣州市客家大道1958号
- 发明人: 江西理工大学
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311467736.5 |
| 申请日 | 2023/11/7 |
| 公告号 | CN117522688A |
| 公开日 | 2024/2/6 |
| IPC主分类号 | G06T3/4053 |
| 权利人 | 江西理工大学 |
| 发明人 | 于祥春; 周宁宁; 郑剑; 梁苗苗; 邱流进; 许晴 |
| 地址 | 江西省赣州市章贡区红旗大道86号 |
专利主权项内容
1.一种应用于MRI医学图像超分辨重建方法,其特征在于,包括:获取带伪影且欠采样MRI医学图像,构建混合密集知识蒸馏模型,所述混合密集知识蒸馏模型包括:教师模型和学生模型;对所述混合密集知识蒸馏模型进行训练,将所述带伪影且欠采样MRI医学图像输入训练后的所述混合密集知识蒸馏模型,获取无伪影的全采样MRI医学图像。 更多数据:搜索马克数据网来源: