[发明专利]一种磁共振成像模型的训练方法及装置

说明书

本发明公开了一种磁共振成像模型的训练方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。该方法包括：获取磁共振图像数据集；构建待训练的环形深度神经网络；将欠采样磁共振图像和全采样磁共振图像，分别输入至待训练的环形深度神经网络包含的两侧神经网络中，以生成各模拟磁共振图像；将第一模拟全采样磁共振图像和所述全采样磁共振图像，输入至预先构建的第一模拟磁共振图像类别判别模型，以得到对第一模拟全采样磁共振图像是否为模拟磁共振图像类别的第一判别结果；根据预设损失函数，调整环形深度神经网络的网络参数，以得到训练好的磁共振成像模型。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种磁共振成像模型的训练方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging，MRI)技术是利用核磁共振现象重建出人体组织图像的技术，可以提供丰富的人体组织图像信息且对人体没有电离损伤，是我国广泛应用的临床医学检查手段。

然而，由于MRI技术需要较长的图像数据采集时间，使得成像速度较慢，在成像过程中会因为被检查者的生理性运动而在生成的图像中引入较多伪影，降低图像质量，影响临床诊断。

要减少图像中伪影的出现，需要提高成像速度，也即缩短MRI的图像数据采集时间。目前缩短MRI的图像数据采集时间的方式，主要为减少图像数据的采集量，比如基于部分k空间的规则欠采样、基于压缩感知(Compressed Sensing，CS)理论的随机欠采样、以及基于非笛卡尔采样轨迹的Radial和Spiral欠采样等。然而，图像数据采集量的减少，势必会降低图像清晰程度。

近几年，将卷积神经网络、U-net卷积神经网络或残差卷积神经网络等深度学习方法应用至快速磁共振成像领域中，可以在采集少量图像数据的情况下，利用训练好的神经网络，快速重建出高质量MRI图像，是一种很有应用潜力的快速磁共振图像生成方法。

目前，采用的深度学习方法主要学习从欠采样图像数据到全采样图像数据映射关系实现成像，但这种学习方式学习效率不高，生成的图像质量也相对较低。

发明内容

本说明书实施例提供一种磁共振成像模型的训练方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中采用深度学习方式的学习效率不高，生成的图像质量也相对较低的问题。

本说明书实施例采用下述技术方案：

一种磁共振成像模型的训练方法，包括：

获取磁共振图像数据集；其中，所述磁共振图像数据集包括：欠采样磁共振图像和全采样磁共振图像；

构建待训练的环形深度神经网络；其中，所述环形深度神经网络包括两侧神经网络以及两个输入口；所述两个输入口用于分别输入所述欠采样磁共振图像和所述全采样磁共振图像；

所述两侧神经网络的一侧神经网络用于：根据所述欠采样磁共振图像生成第一模拟全采样磁共振图像，根据所述两侧神经网络的另一侧神经网络生成的第一模拟欠采样磁共振图像，生成第二模拟全采样磁共振图像；另一侧神经网络用于：根据所述全采样磁共振图像生成所述第一模拟欠采样磁共振图像，根据所述一侧神经网络生成的第一模拟全采样磁共振图像，生成第二模拟欠采样磁共振图像；

将所述欠采样磁共振图像和所述全采样磁共振图像，分别通过待训练的环形深度神经网络的两个输入口，分别输入至所述待训练的环形深度神经网络包含的两侧神经网络中，以生成各模拟磁共振图像；所述各模拟磁共振图像包括：所述第一模拟欠采样磁共振图像、所述第一模拟全采样磁共振图像、所述第二模拟欠采样磁共振图像以及所述第二模拟全采样磁共振图像；

将所述第一模拟全采样磁共振图像和所述全采样磁共振图像，输入至预先构建的第一模拟磁共振图像类别判别模型，以得到对所述第一模拟全采样磁共振图像是否为模拟磁共振图像类别的第一判别结果；