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公开(公告)号:CN116299107A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310329562.X
申请日:2023-03-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 基于重叠回波的磁共振快速水脂分离定量成像方法及系统,涉及磁共振成像领域。包括:设计基于重叠回波的水脂分离磁共振成像序列并确定其采样参数;在满足序列和序列参数性能要求的先进磁共振仪中添加序列及设置采样参数,并完成数据采集,获取磁共振数据;生成深度神经网络的训练样本;采用训练样本对深度神经网络进行训练,得到训练好的深度神经网络;采用训练好的深度神经网络和所述磁共振成像序列采集的数据,重建水脂分离图像。能够实现磁共振快速水脂分离成像,并得到准确的水脂T2、T2*定量参数值及准确的脂肪分数图。
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公开(公告)号:CN119575271A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411703452.6
申请日:2024-11-26
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/54 , A61B5/055 , A61B5/00 , G06T11/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种基于多扫描重叠回波的磁共振高分辨多参数定量方法及系统,涉及磁共振成像方法。包括:设计基于多扫描重叠回波的高分辨率多参数同时定量成像序列并确定其采样参数;在满足序列和采样参数的磁共振仪器中使用设计好的序列和采样参数,对成像物体进行数据采集,获取磁共振信号;对磁共振信号进行处理后,得到所述序列采集到的图像;设计高保真的定量重建方法;对采集到的磁共振图像使用上述方法进行定量重建,得到高分辨率多参数磁共振定量图像。能够实现磁共振高分辨率多参数同时定量成像,并克服低信噪比条件下重建细节丢失的问题。实验结果表明,重建生成的磁共振定量参数图像与参考方法结果高度一致,成像精度高,具有广阔应用前景。
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公开(公告)号:CN117331010A
公开(公告)日:2024-01-02
申请号:CN202311193255.X
申请日:2023-09-15
Applicant: 厦门大学
IPC: G01R33/56 , G01R33/565 , G01R33/48
Abstract: 基于多重重叠回波的多参数同时定量成像方法和系统,涉及磁共振成像。方法:设计基于多重重叠回波的包含T的包含1、T2、TT2*1等多参数同时定量成像序列、T2、T2*等多参数同时定量成像序列的采样参数;确定基于多重重叠回波;在满足序列和采样参数性能要求的磁共振仪中添加序列并设置采样参数,采集K空间数据;生成深度神经网络的训练样本;采用所述训练样本对深度神经网络进行训练,得到训练好的深度神经网络;采用所述训练好的深度神经网络和所述磁共振成像序列采集的k空间数据,重建磁共振多参数定量图像。能实现磁共振多参数同时定量成像,利用k空间内不同回波和/或不同k空间信息互补,实现不理想因素校正。
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公开(公告)号:CN115728691A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211581494.8
申请日:2022-12-09
Applicant: 厦门大学
Abstract: 一种基于重叠回波的磁共振多参数同时定量成像方法及系统。方法:设计基于重叠回波的稳态自由进动多参数定量成像序列;确定基于重叠回波的稳态自由进动多参数定量成像序列的采样参数;在满足序列和采样参数性能要求的先进磁共振仪中添加序列及设置采样参数,并完成数据采集,获取磁共振数据;生成深度神经网络的训练样本;采用所述训练样本对深度神经网络进行训练,得训练好的深度神经网络;采用训练好的深度神经网络和所述磁共振成像序列采集的k空间数据,重建磁共振多参数图像。能实现磁共振多参数同时定量成像,并能利用k空间内不同回波和/或不同k空间信息互补,实现不理想因素校正,包括但不限于伪影、射频场不均匀、主磁场不均匀等。
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