公开(公告)号：CN109350061A

公开(公告)日：2019-02-19

申请号：CN201811388227.2

申请日：2018-11-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 许林 ,  蒋涛 ,  刘甲甲 ,  袁建英 ,  谢昱锐 ,  熊良

IPC: A61B5/055

Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的磁共振成像方法；通过K空间中间区域全采样而周围随机降采样，对全采样区域通过算法多次随机降采样采集训练样本来训练卷积神经网络自编码器，利用训练好的卷积神经网络自编码器模型重建周围降采样的K空间数据；最后利用反傅里叶变换得到图像并通过去除算法去除噪声；通过本发明，解决了相关技术中需要大量训练图像的问题，进而达到了提高磁共振成像速度的效果。本发明通过深度卷积网络在K空间进行数据的训练，并在随机降采样区域完成数据的恢复，从而完成磁共振成像的加速扫描和重建。

公开(公告)号：CN109350061B

公开(公告)日：2022-03-15

申请号：CN201811388227.2

申请日：2018-11-21

Applicant: 成都信息工程大学

Inventor： 许林 ,  蒋涛 ,  刘甲甲 ,  袁建英 ,  谢昱锐 ,  熊良

IPC: A61B5/055

Abstract: 本发明属于磁共振成像技术领域，公开了一种基于深度卷积神经网络的磁共振成像方法；通过K空间中间区域全采样而周围随机降采样，对全采样区域通过算法多次随机降采样采集训练样本来训练卷积神经网络自编码器，利用训练好的卷积神经网络自编码器模型重建周围降采样的K空间数据；最后利用反傅里叶变换得到图像并通过去除算法去除噪声；通过本发明，解决了相关技术中需要大量训练图像的问题，进而达到了提高磁共振成像速度的效果。本发明通过深度卷积网络在K空间进行数据的训练，并在随机降采样区域完成数据的恢复，从而完成磁共振成像的加速扫描和重建。