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申请/专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日：2022-12-26
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118259213A
主分类号：G01R33/561
分类号：G01R33/561;G01R33/56;A61B5/055;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/048;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明公开了一基于深度学习的正对比磁共振三维成像方法及装置，涉及医学领域，其中该方法包括：获取测试数据，并对所述测试数据进行相位解卷绕获得局部场图；将所述局部场图及对应的极化核，幅值图和掩膜矩阵输入预先创建的卷积神经网络模型，获得磁化率正对比图，其中，所述卷积神经网络模型是将零值磁化率图输入至预先建立的正则化模型及CNN网络并进行多次循环后得到的。本发明可以通过三维快速可变翻转角的正对比成像技术采集真实磁化率图数据，采用拟合的训练数据实现对卷积神经网络模型的训练，实现正对比图像实时的在线重建和可视化，定位也更准确。
主权项：1.一种基于深度学习的正对比磁共振三维成像方法，其特征在于，包括：获取测试数据，并对所述测试数据进行相位解卷绕获得局部场图；将所述局部场图及对应的极化核，幅值图和掩膜矩阵输入预先创建的卷积神经网络模型，获得磁化率正对比图，其中，所述卷积神经网络模型是将零值磁化率图输入至预先建立的正则化模型及CNN网络并进行多次循环后得到的。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院深圳先进技术研究院 基于深度学习的正对比磁共振三维成像方法及装置
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