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申请/专利权人：杭州微影医疗科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的伪影消除方法及系统，属于深度学习技术领域；包括，步骤S1，采集成像数据得到训练数据集；步骤S2，构建相位变化估计模型，并通过训练数据集训练相位变化估计模型，得到训练后相位变化估计模型；步骤S3，校正成像数据的相位变化，得到校正后数据；步骤S4，校正后数据沿相位编码方向进行逆傅里叶变换，得到消除伪影后图像。上述技术方案的有益效果是：能够减少数据采集的时间，相位变化估计的精度高，有效消除了由于磁场扰动引起的伪影。
主权项：1.一种基于深度学习的伪影消除方法，其特征在于，包括，步骤S1，采集成像数据得到训练数据集；步骤S2，构建相位变化估计模型，并通过所述训练数据集训练所述相位变化估计模型，得到训练后相位变化估计模型；步骤S3，通过所述训练后相位变化估计模型输出的相位，校正所述成像数据的相位变化，得到校正后数据；步骤S4，所述校正后数据沿相位编码方向进行逆傅里叶变换，得到消除伪影后图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州微影医疗科技有限公司 一种基于深度学习的伪影消除方法及系统
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