公开(公告)号：CN119152125B

公开(公告)日：2025-01-24

申请号：CN202411625686.3

申请日：2024-11-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王昱 ,  杨博 ,  周锦诚 ,  陈宇辰 ,  周蕾蕾

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06T7/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种三维多模态核磁共振图像重建方法，包括：步骤1，对数据集进行处理，选取辅助模态和目标模态，对于目标模态进一步做下采样处理并保留真值；步骤2，建立多模态编码器作为特征提取模块，用于提取并交互多模态数据的有效特征；步骤3，建立基于多尺度特征融合的解码模块，用于对编码过程中有效特征的跨域链接和目标模态特征的逐层解码；步骤4，进行基于监督学习的网络训练，得到训练好的3DMRI重建模型，从而满足加快核磁共振成像的需求。通过本发明方法，可以更好的提取、融合多种模态特征和深度信息，大大提高了模型重建图像的精度。

公开(公告)号：CN119152125A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411625686.3

申请日：2024-11-14

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 王昱 ,  杨博 ,  周锦诚 ,  陈宇辰 ,  周蕾蕾

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/52 ,  G06T7/50 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供了一种三维多模态核磁共振图像重建方法，包括：步骤1，对数据集进行处理，选取辅助模态和目标模态，对于目标模态进一步做下采样处理并保留真值；步骤2，建立多模态编码器作为特征提取模块，用于提取并交互多模态数据的有效特征；步骤3，建立基于多尺度特征融合的解码模块，用于对编码过程中有效特征的跨域链接和目标模态特征的逐层解码；步骤4，进行基于监督学习的网络训练，得到训练好的3DMRI重建模型，从而满足加快核磁共振成像的需求。通过本发明方法，可以更好的提取、融合多种模态特征和深度信息，大大提高了模型重建图像的精度。