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一种深度学习MRI图像加速重建方法及系统
申请人信息
- 申请人:北京航空航天大学杭州创新研究院
- 申请人地址:310051 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号
- 发明人: 北京航空航天大学杭州创新研究院
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种深度学习MRI图像加速重建方法及系统 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410044133.2 |
| 申请日 | 2024/1/12 |
| 公告号 | CN117557675A |
| 公开日 | 2024/2/13 |
| IPC主分类号 | G06T11/00 |
| 权利人 | 北京航空航天大学杭州创新研究院 |
| 发明人 | 张磊; 齐永兴; 谷双; 刘建伟; 关振宇 |
| 地址 | 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号 |
摘要文本
本发明涉及MRI重建技术领域，尤其涉及一种深度学习MRI图像加速重建方法及系统，所述方法，包括：S1、获取MRI扫描图像集，并对所述MRI扫描图像集进行预处理，得到预处理后的MRI扫描图像集；S2、将预处理后的MRI扫描图像集，输入到已训练好的骨干模型中，所述骨干模型输出初步的MRI图像重建结果；所述骨干模型依次包括：灵敏度估计模块SMEB、双域交叉注意力改进模块DCRB以及N?1个第一模块组；所述第一模块组依次包括：灵敏度改进模块SMRB和双域交叉注意力改进模块DCRB；S3、采用恢复模型ShiftNet作为细化网络，对初步的MRI图像重建结果进行细化处理，得到最终的MRI图像重建结果。
专利主权项内容
1.一种深度学习MRI图像加速重建方法，其特征在于，包括：S1、获取MRI扫描图像集，并对所述MRI扫描图像集进行预处理，得到预处理后的MRI扫描图像集；S2、将预处理后的MRI扫描图像集，输入到已训练好的骨干模型中，所述骨干模型输出初步的MRI图像重建结果；所述骨干模型依次包括：灵敏度估计模块SMEB、双域交叉注意力改进模块DCRB以及N-1个第一模块组；所述第一模块组依次包括：灵敏度改进模块SMRB和双域交叉注意力改进模块DCRB；S3、采用恢复模型ShiftNet作为细化网络，对初步的MRI图像重建结果进行细化处理，得到最终的MRI图像重建结果。