[发明专利]弱监督磁共振快速成像方法和装置

权利要求书

1.一种基于深度神经网络的弱监督磁共振快速成像方法，其特征在于，包括：

获取待成像的磁共振欠采样数据；

获取不同采样倍率的磁共振欠采样训练数据；

若所述欠采样训练数据的采样倍率小于预设阈值，使用第一重建算法对所述欠采样训练数据进行重建，得到第一重建图像；

若所述欠采样训练数据的采样倍率不小于预设阈值，使用第二重建算法对所述欠采样训练数据进行重建，得到第二重建图像；

对所述第一重建图像和所述第二重建图像进行预处理，得到所述欠采样训练数据对应的弱标签数据；

使用所述欠采样训练数据和所述弱标签数据对预设的多个神经网络模型进行训练，并进行调参优化，得到多个欠采样成像模型；

根据测试数据获取所述多个欠采样成像模型的成像误差，选择误差最小的欠采样成像模型作为成像模型；

使用所述成像模型对所述磁共振欠采样数据进行图像重建，得到磁共振图像。

2.如权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述第一重建算法为GRAPPA算法、SPIRiT算法或L1-SPIRiT算法。

3.如权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述第二重建算法为机器学习算法。

4.如权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述预处理为图像归一化处理。

5.如权利要求1所述的成像方法，其特征在于，所述测试数据包括：全采样测试数据、根据所述全采样测试数据重建的磁共振测试图像以及对所述全采样测试数据使用预设欠采样方法进行欠采样得到的欠采样测试数据，使用测试数据测试所述多个欠采样成像模型的成像误差包括：

使用所述多个欠采样成像模型对所述欠采样测试数据进行重建，得到多个重建图像，计算每个所述重建图像和所述测试图像之间的误差。

6.一种磁共振成像装置，包括：

获取单元，用于获取待成像的磁共振欠采样数据；

训练数据获取单元，用于获取不同采样倍率的磁共振欠采样训练数据；

第一重建单元，用于当所述欠采样训练数据的采样倍率小于预设阈值时，使用第一重建算法对所述欠采样训练数据进行重建，得到第一重建图像；

第二重建单元，用于当所述欠采样训练数据的采样倍率不小于预设阈值时，使用第二重建算法对所述欠采样训练数据进行重建，得到第二重建图像；

标注单元，用于对所述第一重建图像和所述第二重建图像进行预处理，得到所述欠采样训练数据对应的弱标签数据；

模型训练单元，用于使用所述欠采样训练数据和所述弱标签数据对预设的多个神经网络模型进行训练，得到多个欠采样成像模型；

模型选择单元，用于根据测试数据获取所述多个欠采样成像模型的成像误差，选择误差最小的欠采样成像模型作为成像模型；

成像单元，用于使用所述成像模型对所述磁共振欠采样数据进行图像重建，得到磁共振图像。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第一重建算法为GRAPPA算法、SPIRiT算法或L1-SPIRiT算法。

8.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述第二重建算法为机器学习算法。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述预处理为图像归一化处理。

10.如权利要求6所述的装置，其特征在于，所述测试数据包括：全采样测试数据、根据所述全采样测试数据重建的磁共振测试图像以及对所述全采样测试数据使用预设欠采样方法进行欠采样得到的欠采样测试数据，使用测试数据测试所述多个欠采样成像模型的成像误差包括：

使用所述多个欠采样成像模型对所述欠采样测试数据进行重建，得到多个重建图像，计算每个所述重建图像和所述测试图像之间的误差。