[发明专利]基于CUNet伪影定位的SPEED磁共振成像方法在审
| 申请号： | 202011476390.1 | 申请日： | 2020-12-15 |
| 公开（公告）号： | CN112748382A | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 金朝阳;叶铮;王春林 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G01R33/561 | 分类号： | G01R33/561 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于CUNet伪影定位的SPEED磁共振成像方法。针对现有SPEED磁共振快速成像方法因采集双组欠采样数据后求解双层伪影模型时伪影定位精度低，提出基于深度学习的方法定位SPEED成像中的伪影。包括数据采集和训练数据准备、CUNet网络的训练、基于CUNet网络的伪影定位、基于伪影定位的双组欠采样数据解析重建四个步骤。通过构建复数U型卷积神经网络，基于大数据学习的方法，利用采集到的所有欠采样k空间数据来定位伪影的阶数，能显著提高SPEED成像方法中伪影的定位精度，从而能更精确地分离和配准SPEED两组欠采样数据填零重建中的重叠伪影，高质量重建出复数磁共振图像，保留相位信息。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 cunet 定位 speed 磁共振 成像 方法 | ||
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- 胡晨曦;唐鑫 - 上海交通大学
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- 本发明提供了一种快速多对比度磁共振扩散成像和重建方法及系统，包括：通过多个接收线圈，使用keyhole平面回波序列欠采多幅扩散加权图像的k空间数据；构建包括多线圈图像保真项和基于线圈‑空间‑对比度域张量低秩性(Low‑RankTensorConstraint)的图像正则项的目标函数；通过最优化算法最小化目标函数，重建所有接收线圈的扩散图像并根据对比度变化的具体方式获取相关定量参数图像。本发明通过keyhole‑EPI序列实现k空间的欠采样，改善了多对比度扩散成像的分辨率，缩短了回波时间，从而改善了图像的变形伪影，减少了成像时间；避免了求解线圈灵敏度图的步骤，减小了变密度EPI成像所导致的图像伪影，提高了重建结果的鲁棒性和精确性。
- 用于从k空间测量数据集中重建单断层图像数据集的方法-202210330448.4
- 马里奥·策勒;弗拉维奥·卡林奇 - 西门子医疗有限公司
- 2022-03-31 - 2022-10-04 - G01R33/561
- 根据本发明的用于从由检查对象的至少两个断层中同时记录的k空间测量数据集中重建单断层图像数据集的方法包括迭代地修改从而优化在从由多个断层中重叠地记录的测量数据集中重建单个图像数据集时所基于的k空间轨迹，从而回顾性地减少所获得的单个图像数据集中的干扰。
- 使用神经网络的SENSE磁共振成像重建-202080087675.8
- K·内尔克;P·博尔纳特;J·H·维尔贝恩 - 皇家飞利浦有限公司
- 2020-12-15 - 2022-08-02 - G01R33/561
- 本文公开了一种训练神经网络(214)以执行SENSE磁共振成像重建的方法。所述方法包括接收(100)初始训练数据，其中，所述初始训练数据包括多组初始训练复通道图像，每组初始训练复通道图像与预定数量的初始真实情况图像相配对。所述方法还包括通过对所述初始训练数据执行数据扩充来生成(102)额外的训练数据，使得所述数据扩充包括在生成多组额外的训练复通道图像期间向所述多组初始训练复通道图像中的每组初始训练复通道图像添加独特的相位偏移。所述方法还包括将所述多组额外的训练复通道图像输入(104)到所述神经网络中并作为响应而接收预定数量的输出训练图像并使用所述输出训练图像来执行深度学习。
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