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摘要：一种MRI图像的基于深度学习利用盲点和循环细化的去噪方法，包括如下步骤：获取MRI多维扫描数据，得到待处理的噪声图像；将噪声图像分割成若干个块，将带有全局掩码的图像块作为输入，输入到去噪网络中；利用全局掩码进行图像去噪，同时引入感知损失，通过对盲点像素的采样和映射，生成去噪图像；以UNet网络结构为基础，添加多残差卷积和跳连残差路径构建自编码器；将去噪图像输入自编码器中，确保生成的高分辨率MRI图像与原始MRI图像在反向重建过程中保持一致性。本发明在去噪的同时能更好地保留图像细节信息以提升视觉质量，从而提高了噪声图像的去噪质量，丰富了图像信息，使得重建的图像质量得到了明显改善，图像更接近于原始的真实图像。
主权项：1.一种MRI图像的基于深度学习利用盲点和循环细化的去噪方法，其特征在于它包括如下步骤：S1：获取MRI多维扫描数据，通过切片操作获得二维医学源图像，并针对这些二维图像添加不同类型的噪声来模拟在扫描场景中所遇到的情况，得到待处理的噪声图像；S2：将待处理的噪声图像分割成若干个块，在每个块中，随机选择特定像素作为盲点，并生成全局掩码，该掩码包含了所有盲点的位置信息，将带有全局掩码的图像块作为输入，输入到去噪网络中；S3：在去噪网络中，利用全局掩码进行图像去噪，同时引入感知损失，避免过度去噪导致的细节丢失问题，通过对盲点像素的采样和映射，生成去噪图像；S4：以UNet网络结构为基础，添加多残差卷积和跳连残差路径构建自编码器，以解决编码器和解码器对应层之间的语义差异；S5：将步骤S3中得到的去噪图像输入步骤S4中的自编码器中，引入循环一致性损失函数，确保生成的高分辨率MRI图像与原始MRI图像在反向重建过程中保持一致性，利用判别器网络评估生成的高分辨率MRI图像，根据评估结果调整生成器网络，以提高MRI图像重建的质量。
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百度查询： 武汉轻工大学 MRI图像的基于深度学习利用盲点和循环细化的去噪方法
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