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申请/专利权人：太原理工大学
摘要：本发明公开了一种基于双域MTGAN的MRI图像增强系统和方法。结合了深度学习的最新进展，特别是MSA‑TransUNet生成器，以及一个创新的模糊鉴别器，通过对k空间和图像域的联合处理，显著改善了图像增强的效果。网络的核心由三个主要部分组成：k空间重建模块、MRI增强模块和鉴别器模块。k空间重建模块负责重建欠采样k空间数据的完整信息，MRI增强模块负责联合重建的k空间信息从有噪、有伪影图像中恢复出最终的增强图像，鉴别器模块则确保增强后的图像尽可能接近真实图像。整个网络的训练通过对抗性损失、k空间损失和图像域损失三者的结合来约束。双域MTGAN有效去除了医学图像中的噪声和伪影。
主权项：1.一种基于双域MTGAN的MRI图像增强系统，其特征在于，包括数据预处理模块、k空间重建模块、MRI增强模块和鉴别器模块：数据预处理模块：首先排除所有含噪声和伪影的图像，仅保留了高质量的图像样本；随后，通过引入高斯噪声和泊松噪声，以及在图像上添加随机线条，人为地模拟数据集中可能出现的噪声或伪影情况；设置体素间距使得不同图像之间的体素差异性尽可能小；k空间重建模块：该模块的核心是k空间生成器Gk，它基于MSA-TransUNet生成器构建而成；k空间生成器的主要任务是进行k空间信息的重建；MRI增强模块包括模糊去噪模块FFM和MRI生成器模块Gm，其中，FFM的作用是将输入的有噪、有伪影图像进行初步的去噪操作，Gm也是基于MSA-TransUNet生成器构建的，它负责联合去噪后的图像和重建的k空间信息来获得最终的加强图像；鉴别器模块由模糊鉴别器构成，模糊鉴别器的任务是筛选和区分真实数据与生成器生成的数据，通过对生成的图像进行评估，为生成器提供反馈信息，促使生成的图像更加接近于真实数据；通过与生成器进行对抗训练，模糊鉴别器不断提高其辨别真实性的能力，从而驱使生成器不断改进生成图像的质量和逼真度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 太原理工大学 一种基于双域MTGAN的MRI图像增强系统和方法
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