公开(公告)号：CN109544652A

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201811211828.6

申请日：2018-10-18

Applicant: 江苏大学

Inventor： 宋雪桦 ,  陈眺 ,  王昌达 ,  陆宝红 ,  汪盼 ,  邓壮来 ,  解晖

IPC: G06T11/00 ,  G06N3/08 ,  G06N3/04 ,  A61B5/055 ,  A61B5/00

Abstract: 本发明涉及一种基于深度生成对抗神经网络的核磁共振多加权成像方法，包括深度生成对抗神经网络的构造、训练数据集和评估数据集的构造、网络权重的训练和应用于多种加权核磁共振成像四大步骤；采用四万多对和一万多对来自同时期同部位采集到的T2加权和PD加权的核磁共振图像分别作为训练数据集和评估数据集，训练深度生成对抗神经网络的模型权重，生成网络将T2加权图像作为的输入并将生成图像的数据分布最大化地映射到采集得到的PD加权图像数据分布上；本发明可以在极短的时间下将核磁共振成像设备采集得到的T2加权核磁共振图像转换为高质量的PD加权核磁共振图像，从而在一次成像过程中提供出两种加权的核磁共振图像。