[发明专利]基于深度学习的大视野磁共振扫描图像重建方法和装置有效
| 申请号： | 201811526898.0 | 申请日： | 2018-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN109712208B | 公开（公告）日： | 2023-01-24 |
| 发明（设计）人： | 郑海荣;王珊珊;肖韬辉;刘新;梁栋 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G16H30/20;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于深度学习的大视野磁共振扫描图像重建方法和装置，其中，该方法包括：获取大视野磁共振扫描图像，其中，所述磁共振扫描图像为欠采样的扫描图像；将所述磁共振扫描图像输入预先构建的深度神经网络模型中；通过所述深度神经网络模型，对所述磁共振扫描图像进行重建，得到所述欠采样的扫描图像对应的高分辨率图像。利用本申请实施例提供的技术方案解决了现有磁共振扫描在扫描矩阵选定后，增大FOV会导致图像空间分辨率降低的问题，在保证了大视野扫描成像的前提下，利用深度学习方法能在较短时间内重建出高分辨图像。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 视野 磁共振 扫描 图像 重建 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的大视野磁共振扫描图像重建方法，其特征在于，所述方法包括：获取大视野磁共振扫描图像，其中，所述磁共振扫描图像为欠采样的扫描图像；将所述磁共振扫描图像输入预先构建的深度神经网络模型中；通过所述深度神经网络模型，对所述磁共振扫描图像进行重建，得到所述欠采样的扫描图像对应的高分辨率图像。
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