一种自适应参数学习的动态磁共振图像重建方法和装置[发明专利]

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专利内容由知识产权出版社提供

专利名称：一种自适应参数学习的动态磁共振图像重建方法和

装置

专利类型：发明专利

发明人：王珊珊,陈艳霞,郑海荣,梁栋,刘新,肖韬辉,柯子文申请号：CN201811532908.1申请日：20181214公开号：CN109671129A公开日：20190423

摘要：本申请提供了一种自适应参数学习的动态磁共振图像重建方法和装置，其中，该方法是对CS‑MRI模型中的正则化项进行改进，包括在空间域使用DCT和在时间域使用TV对动态磁共振图像进行去冗余，并且利用卷积神经网络来对CS‑MRI中大量的参数进行自适应学习，建立磁共振图像重建模型；通过建立的磁共振重建模型对样本图像进行重建，得到重建图像；计算全采样图像与重建图像的差值；根据差值，利用网络中的反向传播算法，对模型中的参数，包括DCT、TV滤波算子和正则化参数等进行更新。通过上述方式建立的磁共振图像重建模型可以对高度欠采样图像进行高效的重建，得到重建精度和重建速度很高的图像，从而可以在不损失空间分辨率的情况下有效缩短磁共振扫描的时间。

申请人：深圳先进技术研究院

地址：518055 广东省深圳市南山区西丽大学城学苑大道1068号

国籍：CN

代理机构：北京三友知识产权代理有限公司

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