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摘要：本发明公开了一种T1mapping快速成像方法及系统，该方法包括：获取低时间分辨率的T1mapping图像序列；基于帧特征提取模块，将图像序列中的每一幅图像从低维空间映射到高维特征空间，获取每一幅图像的图像特征；基于缺失帧特征合成模块，根据获取的图像特征合成缺失帧图像特征；基于缺失帧特征增强模块，增强缺失帧图像特征；基于缺失帧重建模块，根据增强后的缺失帧图像特征，重建缺失帧图像；基于低时间分辨率的图像序列和重建的缺失帧图像，得到并输出高时间分辨率的图像序列。本发明利用时间超分辨率技术，通过更短的扫描时间获取完整的磁共振图像序列，并利用重建技术在最大程度上减少图像中的伪影，提高图像质量。

主权项：1.一种T1mapping快速成像方法，其特征是，包括：获取低时间分辨率的T1mapping图像序列；基于帧特征提取模块，将T1mapping图像序列中的每一幅图像从低维空间映射到高维特征空间，获取每一幅图像的图像特征；基于缺失帧特征合成模块，根据获取的图像特征合成缺失帧图像特征；基于缺失帧特征增强模块，增强缺失帧图像特征；基于缺失帧重建模块，根据增强后的缺失帧图像特征，重建缺失帧图像；基于低时间分辨率的T1mapping图像序列和重建的缺失帧图像，得到并输出高时间分辨率的T1mapping图像序列；所述T1mapping快速成像方法通过搭建深度学习模型来实现，所述深度学习模型的网络架构包括四部分：帧特征提取模块、缺失帧特征合成模块、缺失帧特征增强模块、缺失帧重建模块，将获取的低帧率的磁共振图像序列输入至搭建的深度学习模型中，进行插帧处理，得到高帧率的图像序列，通过采用时间超分辨率技术，实现T1mapping快速成像且成像质量高；将生成的所有缺失帧图像特征输入至缺失帧特征增强模块中，首先计算缺失帧特征Fi和其余帧特征Fj相对物体的同一位置的特征向量之间的相关性Wj→ij∈2T-1,j≠i；然后自适应聚合各个时间上的帧特征，得到增强的缺失帧特征具体为：为了获得更精确的相关性权重Wj→ij∈2T-1,j≠i，需要利用可变形卷积执行帧间对齐；具体的，缺失帧特征Fi和其余帧特征Fj经过线性层，分别得到嵌入特征Qi、Kj、Vj，嵌入特征Kj、Vj通过可变性卷积DCN得到扭曲结果即得到与嵌入特征Qi对齐的嵌入特征： 其中，表示和Qi对齐的嵌入特征；之后，将对齐后的嵌入特征Qi和做内积，得到更准确的相关性权重Wj→i，即：然后，基于更新的相关性权重，利用公式在时间维度上自适应聚合所有的嵌入特征，公式为： 最后，将聚合后的嵌入特征Vi*通过一个线性层得到残差特征将该残差特征再与缺失帧特征Fi相加，获得增强的缺失帧特征Fi*，公式为： 在获取增强后的缺失帧特征的基础上，进行图像重建；将增强后的缺失帧图像特征输入至缺失帧重建模块，通过堆叠若干个残差SwinTransformer块和一个3x3卷积层，从增强的缺失帧图像特征中重建获得缺失帧图像；根据获取的低时间分辨率的T1mapping图像序列和重建的缺失帧图像，通过图像混合，得到并输出高时间分辨率的T1mapping图像序列；所述缺失帧特征合成模块采用双向RNN结构，分别从输入的高维图像特征序列的正向和反向为序列中每相邻两帧图像特征之间合成缺失帧图像特征，正反向分别生成的对应缺失帧图像特征再融合，得到最终的缺失帧图像特征；缺失帧特征合成模块为每个缺失帧图像特征合成搭建正反向的特征合成单元和修正单元，所述特征合成单元用于生成前后两帧图像特征之间的初步中间帧特征，所述修正单元用于基于初步中间帧特征和相邻的前一缺失帧图像隐藏特征生成当前的缺失帧图像特征。

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