[发明专利]去除磁共振图像中的截断伪影的深度学习系统和方法在审
| 申请号： | 202111513520.9 | 申请日： | 2021-12-09 |
| 公开（公告）号： | CN114663537A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 丹尼尔·文斯·利特威勒;罗伯特·马克·莱贝尔;王新增;A·吉登;埃尔辛·拜拉姆 | 申请（专利权）人： | 通用电气精准医疗有限责任公司 |
| 主分类号： | G06T11/00 | 分类号： | G06T11/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人： | 赵鹏;王小东 |
| 地址： | 美国威*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明题为“去除磁共振图像中的截断伪影的深度学习系统和方法”。本公开提供了一种从磁共振(MR)图像中去除截断伪影的计算机实现的方法。该方法包括接收粗图像，该粗图像基于来自在至少一个k空间维度中被不对称截断的部分k空间的部分k空间数据。该方法还包括使用用一对原始图像和损坏图像训练的神经网络模型来分析该粗图像。损坏图像基于以一个或多个部分采样图案被截断的部分k空间的部分k空间数据。原始图像基于与损坏图像的部分k空间数据对应的完整k空间数据，并且神经网络模型的目标输出图像是原始图像。该方法还包括基于该分析导出粗图像的改进图像，其中导出的改进图像包括减少的截断伪影和增加的高空间频率数据。 | ||
| 搜索关键词： | 去除 磁共振 图像 中的 截断 深度 学习 系统 方法 | ||
【主权项】：
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