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公开(公告)号：CN113256749A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110423015.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高维相关性先验信息的快速磁共振成像重建方法，包括以下步骤：准备开源脑部数据集SIAT并将其分为训练数据集和测试数据集；结合衍生的大数定律和多通道高维思想，在不同噪声水平的情况下优化多个网络模型，并形成基于高维的相关性先验信息；设计一种快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法；将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并对图像测试数据集进行测试，输出得到最终的重建结果。本发明将全采样数据和欠采样数据相结合作为基于相关性的高维先验信息，利用不同的噪声水平对多个模型进行训练，通过欠采样且含伪影的图像训练一个无监督网络，使训练出来的网络参数非常接近于利用全采样图像训练的有监督网络。
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公开(公告)号：CN113256749B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110423015.9
申请日：2021-04-20
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提供了一种基于高维相关性先验信息的快速磁共振成像重建方法，包括以下步骤：准备开源脑部数据集SIAT并将其分为训练数据集和测试数据集；结合衍生的大数定律和多通道高维思想，在不同噪声水平的情况下优化多个网络模型，并形成基于高维的相关性先验信息；设计一种快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法；将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并对图像测试数据集进行测试，输出得到最终的重建结果。本发明将全采样数据和欠采样数据相结合作为基于相关性的高维先验信息，利用不同的噪声水平对多个模型进行训练，通过欠采样且含伪影的图像训练一个无监督网络，使训练出来的网络参数非常接近于利用全采样图像训练的有监督网络。
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