[发明专利]一种基于级联并行卷积网络的磁共振图像重建方法有效
| 申请号： | 202010792387.4 | 申请日： | 2020-08-09 |
| 公开（公告）号： | CN111951344B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 段继忠;贾伟 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;A61B5/055;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 昆明明润知识产权代理事务所(普通合伙) 53215 | 代理人： | 马海红 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于级联并行卷积网络的磁共振图像重建方法，属于磁共振成像技术领域。本发明是一种基于深度学习的MRI重构方法，该方法对于磁共振成像重构表现显著。受U‑Net的启发，通过引入并行卷积核，提出一种并行卷积网络(PCK‑Net)，并将其与数据一致性层相结合，得到级联并行卷积网络(Cascaded PCK‑Net)。使用高斯欠采样模式对脑部复数数据进行欠采样，并对级联CNN模型、级联U‑Net模型、新提出的Cascaded PCK‑Net的重构性能进行了测试。仿真实验结果表明，提出的Cascaded PCK‑Net的重构质量均优于级联CNN模型和级联U‑Net模型。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 并行 卷积 网络 磁共振 图像 重建 方法 | ||
【主权项】：
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