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公开(公告)号：CN112748382A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202011476390.1
申请日：2020-12-15
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01R33/561
Abstract: 本发明公开了基于CUNet伪影定位的SPEED磁共振成像方法。针对现有SPEED磁共振快速成像方法因采集双组欠采样数据后求解双层伪影模型时伪影定位精度低，提出基于深度学习的方法定位SPEED成像中的伪影。包括数据采集和训练数据准备、CUNet网络的训练、基于CUNet网络的伪影定位、基于伪影定位的双组欠采样数据解析重建四个步骤。通过构建复数U型卷积神经网络，基于大数据学习的方法，利用采集到的所有欠采样k空间数据来定位伪影的阶数，能显著提高SPEED成像方法中伪影的定位精度，从而能更精确地分离和配准SPEED两组欠采样数据填零重建中的重叠伪影，高质量重建出复数磁共振图像，保留相位信息。
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