[发明专利]一种基于深度学习的磁共振波谱相位校正方法在审
| 申请号： | 202111305041.8 | 申请日： | 2021-11-05 |
| 公开（公告）号： | CN114114117A | 公开（公告）日： | 2022-03-01 |
| 发明（设计）人： | 张志;鲍庆嘉;王杰;刘可文;李小军;李钊;白崇鑫;陈方;刘朝阳 | 申请（专利权）人： | 中国科学院精密测量科学与技术创新研究院 |
| 主分类号： | G01R33/56 | 分类号： | G01R33/56;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 430071 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的磁共振波谱相位校正方法。包括构建磁共振波谱相位校正数据集；搭建基于多尺度残差网络的卷积神经网络；使用损失函数和优化算法迭代训练卷积神经网络直至收敛；将待相位校正的磁共振波谱输入到训练好的卷积神经网络中，得到对应的零阶相位偏差和一阶相位偏差，还原出相位校正后的磁共振谱图。本发明的卷积神经网络替代了传统磁共振波谱相位校正过程中搜索零阶相位偏差和一阶相位偏差的步骤，学习磁共振波谱到零阶相位偏差和一阶相位偏差的映射，采用基于多个子网络级联的结构方式迭代优化预测结果，有效地提高了磁共振波谱相位校正的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 磁共振 波谱 相位 校正 方法 | ||
【主权项】：
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