[发明专利]一种基于深度学习的多回波水脂分离方法有效
| 申请号： | 201911396518.0 | 申请日： | 2019-12-30 |
| 公开（公告）号： | CN111047597B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 刘朝阳;李小军;刘可文;李钊;鲍庆嘉;陈亚雷;杨春升 | 申请（专利权）人： | 中国科学院武汉物理与数学研究所 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 李鹏;王敏锋 |
| 地址： | 430071 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的多回波水脂分离方法。包括构建水脂分离MRI图像数据集；搭建基于梯度回波序列多回波特性的多回波双向卷积残差网络；使用损失函数和优化算法迭代训练多回波双向卷积残差网络直至收敛；在水脂分离测试阶段，利用训练好的多回波双向卷积残差网络对输入MRI图像进行分离得到对应的纯水信号图像和纯脂肪信号图像。本发明的多回波双向卷积网络通过联合利用回波之间的依赖关系以及现有迭代水脂分离算法的迭代性质，有效地提高了水脂分离的鲁棒性；采用基于残差模块的迭代水脂分离结构方式迭代优化分离结果，提高了水脂分离的准确率；引入多层特征融合高效且充分利用多层级优化分离特征，提高了图像的细节质量。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 回波 分离 方法 | ||
【主权项】：
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