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公开(公告)号：CN119313770B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411844997.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/044 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供了一种磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统，包括以下步骤：1）通过EPI快速成像序列采集磁共振降采样k空间数据；2）获取B0场图；3）将降采样k空间数据和所述B0场图的信息输入人工神经网络进行磁共振图像重建，所述人工神经网络为多个串联的卷积神经网络或Transformer神经网络，通过神经网络更新中间值，从而利用共轭梯度原理循环迭代直至最终收敛，人工神经网络的训练过程则由所述中间值来更新损失函数，以此来迭代更新神经网络参数θ，直到训练收敛，输出重建得到的失真校正的磁共振图像#imgabs0#。本发明利用递归神经网络进行EPI图像重建，以提高磁共振成像信噪比和EPI重建的准确性。
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公开(公告)号：CN113341357B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202110629476.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R33/56 , G01R33/561
Abstract: 本发明公开了一种基于vBM3d的磁共振图像重建方法，包括以下步骤：1)采用磁共振线圈获取样本物体的k空间数据，对k空间数据进行重新排列，得到时间平均的k空间数据，并利用所述时间平均的k空间数据进行线圈灵敏度计算，得到灵敏度图；2)对k空间数据进行降采样，并依照采集时间顺序对k空间数据进行重新排列；3)利用步骤2)中获得的降采样的k空间数据和步骤1)中获得的灵敏度图作为基于vBM3d的SENSE动态磁共振图像重建模型的输入参数，进行磁共振图像重建。本发明解决了传统SENSE重建磁共振图像在高倍降采样时图像质量差的问题，重建图像质量高，应用范围广。
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公开(公告)号：CN119313770A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411844997.9
申请日：2024-12-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/044 , G06F17/14
Abstract: 本发明提供了一种磁共振成像失真校正的图像重建方法及磁共振成像系统，包括以下步骤：1）通过EPI快速成像序列采集磁共振降采样k空间数据；2）获取B0场图；3）将降采样k空间数据和所述B0场图的信息输入人工神经网络进行磁共振图像重建，所述人工神经网络为多个串联的卷积神经网络或Transformer神经网络，通过神经网络更新中间值，从而利用共轭梯度原理循环迭代直至最终收敛，人工神经网络的训练过程则由所述中间值来更新损失函数，以此来迭代更新神经网络参数θ，直到训练收敛，输出重建得到的失真校正的磁共振图像#imgabs0#。本发明利用递归神经网络进行EPI图像重建，以提高磁共振成像信噪比和EPI重建的准确性。
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公开(公告)号：CN113341357A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110629476.1
申请日：2021-06-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R33/56 , G01R33/561
Abstract: 本发明公开了一种基于vBM3d的磁共振图像重建方法，包括以下步骤：1)采用磁共振线圈获取样本物体的k空间数据，对k空间数据进行重新排列，得到时间平均的k空间数据，并利用所述时间平均的k空间数据进行线圈灵敏度计算，得到灵敏度图；2)对k空间数据进行降采样，并依照采集时间顺序对k空间数据进行重新排列；3)利用步骤2)中获得的降采样的k空间数据和步骤1)中获得的灵敏度图作为基于vBM3d的SENSE动态磁共振图像重建模型的输入参数，进行磁共振图像重建。本发明解决了传统SENSE重建磁共振图像在高倍降采样时图像质量差的问题，重建图像质量高，应用范围广。
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