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申请/专利权人：贵州大学
申请日：2024-05-30
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118262004A
主分类号：G06T11/00
分类号：G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/048
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一种基于自监督学习的快速磁共振扩散成像重建方法，属于医学图像处理技术领域，包括：对磁共振扩散图像进行预处理得到数据；对数据经过FFT后，进行掩码为的第一次欠采样操作，得到第一次欠采样后的数据并分别进行掩码为和的第二次欠采样以构建数据对和；再分别对和进行IFFT后，分别输进平行网络进行训练；将第二次欠采样构建的数据对输入平行网络，以第一次欠采样后的数据作为标签来训练ISTA‑Net网络；使用训练好的ISTA‑Net网络将欠采样数据重建为全采样数据。本发明克服了有监督学习需要大量完全采样数据作为标签的困难，仅利用欠采样数据巧妙地构建了数据对，使得二次欠采样的两个分区可以进行双向预测。
主权项：1.一种基于自监督学习的快速磁共振扩散成像重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将每一张磁共振扩散图像的切片对应在q空间上不同方向的数据堆叠在一起，得到堆叠后的数据；S2、对堆叠后的数据在其对应的图像域的方向维度进行随机换块操作，得到换块操作后的数据；S3、对换块操作后的数据经过傅里叶变换FFT后，进行掩码为的第一次欠采样操作来模拟dMRI数据经k空间加速后的结果，得到第一次欠采样后的数据；S4、对第一次欠采样后的数据分别进行掩码为和的第二次欠采样以构建数据对和；再分别对和进行逆傅里叶变换IFFT后，分别输进平行网络进行训练；其中，和分别为进行掩码为和的第二次欠采样得到的k空间数据；S5、将第二次欠采样构建的数据和对输入平行网络，以第一次欠采样后的数据作为标签来训练ISTA-Net网络；S6、使用训练好的ISTA-Net网络将欠采样数据重建为全采样数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种基于自监督学习的快速磁共振扩散成像重建方法
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