[发明专利]一种用于磁共振欠采样成像的强化型残差级联网络模型有效
| 申请号： | 202010420669.1 | 申请日： | 2020-05-18 |
| 公开（公告）号： | CN111487573B | 公开（公告）日： | 2021-03-23 |
| 发明（设计）人： | 包立君;叶富泽 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G01R33/54 | 分类号： | G01R33/54;A61B5/055;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 厦门市首创君合专利事务所有限公司 35204 | 代理人： | 张松亭 |
| 地址： | 361000 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种用于磁共振欠采样成像的强化型残差级联网络模型。本发明提供一种强化型残差级联网络模型，网络以密集连接的递归单元作为记忆模块，用于学习底层特征信息，再在记忆模块间以密集连接作为长记忆连接，用于学习高层特征信息。这种局部密集连接与全局密集连接的级联方法，比单纯的网络级联能更好地学习多层次的特征信息，并搭建更深度的网络结构。结合残差网络和密集连接方式构建级联型深度神经网络，为更深度神经网络的训练提供更好的稳定性，提升网络性能。此外，本发明的网络中加入数据一致性模块和高频特征引导模块进行强化，可进一步提高重建结果的置信度，以及纹理细节特征的重建效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 磁共振 采样 成像 强化 型残差 级联 网络 模型 | ||
【主权项】：
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