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公开(公告)号：CN109741409A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811453665.2
申请日：2018-11-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 回波平面成像涡流伪影的无参考扫描校正方法，首先对神经网络的参数进行训练：利用模拟软件随机批量生成模拟样本，然后导入预先编写好的EPI序列对这些模拟样本进行采样，得到对应每个样本的K空间数据。根据涡流效应的相位特点，对采集到的信号进行相位修改，再进行傅里叶变换得到受涡流效应影响的模拟EPI图像。修改的相位信息作为标签保存下来。将这些图像作为训练数据集对神经网络模型进行训练，当训练误差减小到设定的阈值以下时，保存网络参数。神经网络模型训练完成后，将真实采集的EPI图像输入神经网络模型进行重建，即可得到去除了涡流伪影的EPI图像。本发明在无参考扫描的情况下实现EPI图像涡流伪影的去除，可以为EPI的临床应用提供帮助。
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