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申请/专利权人：复旦大学
摘要：本发明公开了基于深度学习和线圈灵敏度的腹部器官成像方法及装置，属于磁共振成像领域，步骤包括：采集高分辨弥散加权数据；通过传统高分辨率弥散重建方法进行图像重建；选择质量高的图像；生成与被选择图像对应的被伪影污染的高分辨率图像；对生成的成对图像输入深度学习的网络进行泛化和训练；将基于传统高分辨率弥散重建的腹部器官多次激发弥散加权图像输入S5构建的网络模型，得到高信噪比、高分辨率及残留伪影少的腹部器官高分辨弥散加权图像；还公开了成像装置。本发明采用上述一种基于深度学习和线圈灵敏度的腹部器官成像方法及装置，提高了重建后的高分辨弥散加权图像质量，为临床诊断提供更精细的解剖信息。
主权项：1.基于深度学习和线圈灵敏度的腹部器官成像方法，其特征在于，步骤包括：S1、采集进行多次激发的腹部器官高分辨弥散加权数据；S2、通过传统高分辨率弥散重建方法对采集的数据进行图像重建；S3、选择重建后伪影少、质量高的图像；S4、使用步骤S3选择的图像和与选择图像对应的线圈灵敏度图，进行腹部器官运动伪影仿真和图像重建自身过程的混叠伪影仿真，生成对应的被伪影污染的高分辨率弥散图像；S5、将步骤S3和步骤S4生成的成对图像输入深度学习网络进行泛化和训练，构建高分辨弥散图像伪影矫正的网络模型；S6、将基于传统高分辨率弥散重建的腹部器官多次激发弥散加权图像输入步骤S5构建的网络模型，得到高信噪比、高分辨率及残留伪影少的腹部器官高分辨弥散加权图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 复旦大学 基于深度学习和线圈灵敏度的腹部器官成像方法及装置
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