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公开(公告)号：CN116128995A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310181837.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置，其中方法包括：获取磁共振稀疏采样数据；构建概率子空间模型；初步重建得到子空间重建图像；构建第一深度学习网络，并将子空间重建图像作为网络输入，以真实图像作为模型的输出，学习从子空间重建图像到真实图像间的映射关系，得到改进的全局重建图像；获取残余特征稀疏采样数据，并基于稀疏模型初步重建得到稀疏残余重建图像；构建第二深度学习网络，并将稀疏残余重建图像作为网络输入，将稳定的全局重建图像作为条件约束融入到网络中，得到改进的残余重建图像；融合全局重建图像和残余重建图像得到磁共振重建图像。与现有技术相比，本发明具有重建精度高、训练数据要求低等优点。
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