[发明专利]一种基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法及装置

权利要求书

1.一种基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法，其特征在于，所述基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法，包括：

获取MRI图像进行去噪处理；

基于去噪后的图像生成T1图像与T2图像，对T2图像进行欠采样，得到欠采样的T2图像；

将T1图像和欠采样后的T2图像进行一次傅里叶运算变换为K空间数据，对K空间数据进行Mask掩码采样，得到待输入图像数据；

将待输入图像数据输入到预训练好的深度级联卷积神经网络，重建MRI图像，所述深度级联卷积神经网络中每一个级联网络中包含一个卷积网络层和一个数据一致性层，所述卷积网络层对待输入图像数据进行多模态融合和SFT监督融合。

2.根据权利要求1所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法，其特征在于，所述去噪处理，包括：

对MRI图像通过如下公式进行去噪：

其中，含噪声图像为ν，去噪后的图像为中像素点x处的灰度值表示为其中w(x,y)表示像素点x与之间的相似度，并由距离函数D(x)决定：

其中，Z(x)为归一化系数，依照(0,1)的区间进行归一化。

3.根据权利要求1所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法，其特征在于，所述对待输入图像数据进行多模态融合，包括：

将T1与欠采样的T2分别用x_T1与进行表示，令将M_T表输入一个卷积层δ，得到两种模态融合后的特征图F＝δ(M_T)。

4.根据权利要求1所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建方法，其特征在于，所述对待输入图像数据进行SFT监督融合，包括：

γ_i和β_i分别是给定的SFT监督机制中的先验特征，对于输入的低分辨率图像F，根据如下公式得到超分图像

5.一种基于SFT变换多模态融合快速MRI重建装置，其特征在于，所述基于SFT变换多模态融合快速MRI重建装置，包括：

预处理模块，用于获取MRI图像进行去噪处理；

欠采样模块，用于基于去噪后的图像生成T1图像与T2图像，对T2图像进行欠采样，得到欠采样的T2图像；

傅里叶变换模块，用于将T1图像和欠采样后的T2图像进行一次傅里叶运算变换为K空间数据，对K空间数据进行Mask掩码采样，得到待输入图像数据；

融合重建模块，用于将待输入图像数据输入到预训练好的深度级联卷积神经网络，重建MRI图像，所述深度级联卷积神经网络中每一个级联网络中包含一个卷积网络层和一个数据一致性层，所述卷积网络层对待输入图像数据进行多模态融合和SFT监督融合。

6.根据权利要求5所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建装置，其特征在于，所述预处理模块进行去噪处理，执行如下步骤：

对MRI图像通过如下公式进行去噪：

其中，含噪声图像为ν，去噪后的图像为中像素点x处的灰度值表示为其中w(x,y)表示像素点x与之间的相似度，并由距离函数D(x)决定：

其中，Z(x)为归一化系数，依照(0,1)的区间进行归一化。

7.根据权利要求5所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建装置，其特征在于，所述对待输入图像数据进行多模态融合，包括：

将T1与欠采样的T2分别用x_T1与进行表示，令将M_T表输入一个卷积层δ，得到两种模态融合后的特征图F＝δ(M_T)。

8.根据权利要求5所述的基于SFT变换多模态融合快速MRI重建装置，其特征在于，所述对待输入图像数据进行SFT监督融合，包括：

γ_i和β_i分别是给定的SFT监督机制中的先验特征，对于输入的低分辨率图像F，根据如下公式得到超分图像