[发明专利]一种基于深度学习的快速磁敏感加权成像方法有效
| 申请号： | 202111089751.1 | 申请日： | 2021-09-16 |
| 公开（公告）号： | CN113920211B | 公开（公告）日： | 2023-08-04 |
| 发明（设计）人： | 娄昕;段曹辉;周欣;吕晋浩;熊永琴 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军总医院第一医学中心;中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;A61B5/00;A61B5/055;G06N3/0464;G06N3/0895 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 100853*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的快速磁敏感加权成像方法。包括以下步骤：构建欠采样GRE数据训练集，设计欠采样GRE数据重建模型，设计基于自监督学习的训练方法，欠采样GRE数据重建模型训练，使用训练得到的重建模型获得重建GRE图像，使用重建GRE图像获得SWI图像。本发明采用复值神经网络构建重建模型，可以更准确地表示GRE数据的幅度和相位信息，并采用基于自监督学习的训练方法，不需要全采样数据作为标签。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 快速 敏感 加权 成像 方法 | ||
【主权项】：
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