[发明专利]基于AR2 U-Net神经网络的快速磁共振成像方法有效
| 申请号： | 201911077341.8 | 申请日： | 2019-11-06 |
| 公开（公告）号： | CN111028306B | 公开（公告）日： | 2023-07-14 |
| 发明（设计）人： | 吴琛艳;史雄丽;金朝阳 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 杨舟涛 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于AR2 U‑Net神经网络的快速磁共振成像方法，对现有的R2U‑Net卷积神经网络加以改进，在R2U‑Net卷积神经网络的基础上，加入了注意门模块，用AG训练的模型隐含地学习抑制输入图像中的不相关区域，同时突出显示对特定任务有用的显着特征，因此AR2 U‑Net卷积神经网络在重建同质量图像的情形下，只需要少量的训练数据。对于优化损失函数在更新中存在摆动幅度过大的问题，本发明采用Adam优化算法来取代常规的SGD优化算法，可进一步加快卷积网络的收敛速度，且能有效防止训练过早结束的问题，对于学习率的处理上，采用多项式衰减策略，使得学习能够平稳下降，且随着轮数的增加下降越快。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 ar2 net 神经网络 快速 磁共振 成像 方法 | ||
【主权项】：
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