[发明专利]基于卷积神经网络的核磁共振图像运动伪影校正在审
| 申请号： | 202110280924.1 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN113052934A | 公开（公告）日： | 2021-06-29 |
| 发明（设计）人： | 刘之洋;赵彬;吴虹;刘国华;丁数学 | 申请（专利权）人： | 南开大学 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06K9/62;G06N3/04;A61B5/00;A61B5/055 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 300071*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的运动伪影校正方法。包括步骤：将数据集按一定比例随机分为训练集、验证集和测试集；设计一个可以进行端到端训练的卷积神经网络；由Kaiming网络参数初始化方法初始化卷积神经网络；向初始化后的卷积神经网络中输入带运动伪影的核磁共振图像，在输出端与不带运动伪影的核磁共振图像计算损失并反向更新网络梯度；在测试集上对训练好的网络进行评估，并输出对应的测试结果。本发明将减少核磁共振图像在拍摄过程中对于传统辅助手段的依赖，同时提高被拍摄者的舒适度。此外，在训练数据集丰富的情况下，本发明可以适用于不同型号的核磁共振图像设备，相较于传统的运动伪影校正方法具有更高的通用性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 核磁共振 图像 运动 校正 | ||
【主权项】：
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