[发明专利]一种基于深度先验学习的头颈联合成像方法和装置有效
| 申请号： | 201811525187.1 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109658469B | 公开（公告）日： | 2023-05-26 |
| 发明（设计）人： | 王珊珊;肖韬辉;郑海荣;刘新;梁栋 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于深度先验学习的头颈联合成像方法和装置，其中，该方法包括：获取待重建的头颈联合的磁共振图像；将所述待重建的头颈联合的磁共振图像输入预先建立的复数卷积神经网络模型，其中，所述复数卷积神经网络模型中设置有复数残差块；通过所述复数卷积神经网络模型，对所述待重建的头颈联合的磁共振图像进行重建，得到无伪影的高分辨率头颈联合图像。通过上述方案解决了现有的头颈联合成像中所存在的无法同时保证成像精度和成像时间需求的问题，达到了在保证成像精度的情况下，可以有效缩短成像时间的技术效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 先验 学习 头颈 联合 成像 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度先验学习的头颈联合成像方法，其特征在于，所述方法包括：获取待重建的头颈联合的磁共振图像；将所述待重建的头颈联合的磁共振图像输入预先建立的复数卷积神经网络模型，其中，所述复数卷积神经网络模型中设置有复数残差块；通过所述复数卷积神经网络模型，对所述待重建的头颈联合的磁共振图像进行重建，得到无伪影的高分辨率头颈联合图像。
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