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动态磁共振成像方法、模型训练方法、装置、设备及介质
申请人信息
- 申请人:中国科学院深圳先进技术研究院
- 申请人地址:518000 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号
- 发明人: 中国科学院深圳先进技术研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 动态磁共振成像方法、模型训练方法、装置、设备及介质 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410170764.9 |
| 申请日 | 2024/2/6 |
| 公告号 | CN117710514A |
| 公开日 | 2024/3/15 |
| IPC主分类号 | G06T11/00 |
| 权利人 | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 发明人 | 梁栋; 郑海荣; 王海峰; 周谊航; 周硕; 刘聪聪 |
| 地址 | 广东省深圳市南山区西丽深圳大学城学苑大道1068号 |
摘要文本
本发明公开了一种动态磁共振成像方法、模型训练方法、装置、设备及介质，其包括获取待重建的动态磁共振图像；将待重建的动态磁共振图像输入训练好的成像模型，以获取重建后的动态磁共振图像；其中，重建后的动态磁共振图像是待重建的动态磁共振图像的上采样图像；成像模型包括量子卷积神经网络及普通卷积神经网络，量子卷积神经网络用于对待重建的动态磁共振图像进行特征提取，以获取对应的特征图；普通卷积神经网络用于将特征图转化为重建后的动态磁共振图像。本发明通过量子卷积神经网络与普通卷积神经网络串联，实现对磁共振图像进行重构；相比在经典计算上网络，不仅减少了计算时间，同时获得了更高质量的动态磁共振重建图像。
专利主权项内容
1.一种动态磁共振成像方法，其特征在于，所述的方法包括：获取待重建的动态磁共振图像；将所述待重建的动态磁共振图像输入训练好的成像模型，以获取重建后的动态磁共振图像；其中，所述重建后的动态磁共振图像是所述待重建的动态磁共振图像的上采样图像；所述成像模型包括量子卷积神经网络及普通卷积神经网络，所述量子卷积神经网络用于对所述待重建的动态磁共振图像进行特征提取，以获取对应的特征图；所述普通卷积神经网络用于将所述特征图转化为所述重建后的动态磁共振图像。