[发明专利]基于深度学习网络的磁共振R2* 在审
| 申请号： | 202110469551.2 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113240078A | 公开（公告）日： | 2021-08-10 |
| 发明（设计）人： | 冯衍秋;陆琪琪;张鑫媛;连梓锋;王华峰;陈凌剑;龚剑;陈武凡 | 申请（专利权）人： | 南方医科大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06T7/00;G06T5/00 |
| 代理公司： | 广州新诺专利商标事务所有限公司 44100 | 代理人： | 周端仪 |
| 地址： | 510515 广东省广州*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习网络的磁共振R2*参数量化方法，该方法包括：使用第一深度学习网络对输入磁共振T2*加权图像进行去噪声处理；同时使用第二深度学习网络对经过噪声处理后的磁共振T2*加权图像进行磁共振R2*量化预测；所述第一深度学习网络和所述第二深度学习网络组建级联网络。使用深度学习算法对R2*参数进行量化，避免了传统算法的复杂性，减小了量化误差，提升了计算速度，缩短了计算所需的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 网络 磁共振 r2 base sup | ||
【主权项】：
暂无信息
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