[发明专利]磁共振图像的重建方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种磁共振图像的重建方法，其特征在于，包括：

从第二序列的第二场景特征集中选取预设数量的场景特征信息并进行修改；

将修改后的预设数量的场景特征信息和第二场景特征集中剩余数量的场景特征信息均放入第一场景特征集中，得到第一序列的第一场景特征集；

获取基于第二序列采集到的被测对象的欠采样数据，并将所述欠采样数据输入到训练完成的目标神经网络模型中，得到输出的恢复数据；

基于所述恢复数据进行重建得到与所述被测对象对应的磁共振图像；

其中，所述第一场景特征集或第二场景特征集中的场景特征信息包括脉冲序列特征信息和应用场景特征信息，所述第二序列包括射频脉冲、梯度场和信号采集时刻相关各参数的设置及其在时序上的排列；

所述目标神经网络模型的训练方法，包括：

获取基于第一序列的第一场景特征集的场景下采集到的样本满采样数据，并根据所述样本满采样数据对初始神经网络模型进行初次训练，确定训练完成的预训练神经网络模型；

获取基于第二序列的第二场景特征集的场景下采集到的第二样本欠采样数据，并根据所述第二样本欠采样数据对所述预训练神经网络模型进行再次训练，确定训练完成的目标神经网络模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二场景特征集中的场景特征信息包括对比度、线圈类型、被测对象、脉冲序列类型以及线圈与被测对象之间的相对位置中的一项或多项。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二场景特征集中的被测对象包括胎儿，相应的，所述第一场景特征集中的被测对象为至少两种组织部位。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二场景特征集中的脉冲序列类型为回波平面DWI脉冲序列，对应的，所述第一场景特征集中的脉冲序列类型为液体衰减反转恢复脉冲序列。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第二场景特征集中的脉冲序列类型为单脉冲快速自旋成像回波脉冲序列，对应的，所述第一场景特征集中的脉冲序列类型为多脉冲快速自旋成像回波脉冲序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本满采样数据对初始神经网络模型进行初次训练，确定训练完成的预训练神经网络模型，包括：

对所述样本满采样数据进行欠采样处理得到第一样本欠采样数据，并将所述第一样本欠采样数据输入到初始神经网络模型中；

根据输出结果和所述样本满采样数据对所述初始神经网络模型的模型参数进行调整，直到得到训练完成的预训练神经网络模型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二样本欠采样数据对所述预训练神经网络模型进行再次训练，确定训练完成的目标神经网络模型，包括：

将所述第二样本欠采样数据输入到所述预训练神经网络模型中，并根据输出的预测恢复数据、所述第二样本欠采样数据和基于所述第二样本欠采样数据计算得到标准满采样数据，确定模型评价结果；

根据所述模型评价结果对所述预训练神经网络模型的模型参数进行调整直到所述模型评价结果满足预设模型评价阈值，得到训练完成的目标神经网络模型。