公开(公告)号：CN119205527A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411377049.9

申请日：2024-09-30

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈忠 ,  王斯磊 ,  蔡聪波 ,  蔡淑惠

IPC: G06T5/50 ,  G06T3/4053 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06V10/80

Abstract: 一种基于深度学习的跨数据集磁共振多模态超分辨图像的合成方法，涉及磁共振成像领域。利用深度学习中的无监督方法，采用生成对抗网络的架构，实现磁共振多模态超分辨图像的合成。将图像经过数据预处理，包括配准，切片，归一化。然后构建高频模板，将数据进行FFT变换，得到其K空间，将K空间图像与高频模板做乘积得到其K空间高频信息，再执行IFFT变换得到图像域的高频信息。将准备好的图像以及其高频信息作为输入送进网络。通过网络训练，实现多模态数据的合成。构造超分辨率重建网络的图像退化算法。构造超分辨率图像重建的网络架构，将退化后的图像以及原来的真实图像输入网络进行训练，得到高分辨率的多模态的磁共振图像。