公开(公告)号：CN110889897B

公开(公告)日：2021-04-06

申请号：CN201911148171.8

申请日：2019-11-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  练旭东 ,  蔡聪波 ,  吴健

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种体素内不相干运动磁共振成像参数重建方法及系统。该方法包括：在模拟区域内生成的几何图形内设置D参数、f参数、D*参数和S(0)参数，判断所有几何图形总区域是否覆盖模拟区域；若覆盖，生成D参数图、f参数图、D*参数图和S(0)参数图；生成与每一个b值对应的磁共振扩散加权图像，对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；对k空间数据进行傅里叶变换和归一化处理，将归一化的磁共振扩散加权图像输入训练好的神经网络模型，得到重建后的IVIM参数图像。采用本发明的方法及系统，解决了逐点拟合导致的重建结果呈现颗粒感的问题，图像更加平滑，考虑了小b值对IVIM双指数模型的影响，提高了重建效果。

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

Inventor： 蔡淑惠 ,  丁明为 ,  练旭东 ,  蔡聪波

IPC: G06T11/00 ,  G06T5/10 ,  G06T5/00

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。

公开(公告)号：CN110889897A

公开(公告)日：2020-03-17

申请号：CN201911148171.8

申请日：2019-11-21

Applicant: 厦门大学

Inventor： 蔡淑惠 ,  练旭东 ,  蔡聪波 ,  吴健

IPC: G06T17/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种体素内不相干运动磁共振成像参数重建方法及系统。该方法包括：在模拟区域内生成的几何图形内设置D参数、f参数、D*参数和S(0)参数，判断所有几何图形总区域是否覆盖模拟区域；若覆盖，生成D参数图、f参数图、D*参数图和S(0)参数图；生成与每一个b值对应的磁共振扩散加权图像，对神经网络模型进行训练，得到训练好的神经网络模型；对k空间数据进行傅里叶变换和归一化处理，将归一化的磁共振扩散加权图像输入训练好的神经网络模型，得到重建后的IVIM参数图像。采用本发明的方法及系统，解决了逐点拟合导致的重建结果呈现颗粒感的问题，图像更加平滑，考虑了小b值对IVIM双指数模型的影响，提高了重建效果。