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申请/专利权人：厦门大学

摘要：一种双梯度回波3D‑EPI定量磁化率成像及重建方法，涉及磁共振成像。包括：设计双回波链双极性相位编码梯度回波3D‑EPI序列；生成虚拟成像对象，虚拟成像对象利用T1加权图像分割得到的图谱生成；生成深度神经网络的训练样本，训练样本包括配对的有畸变的仿真样本和无畸变的目标样本；采用训练样本训练深度神经网络，得到训练好的深度神经网络；采用双回波链双极性相位编码梯度回波3D‑EPI序列对实际成像物体数据采集，得实际成像物体的有畸变的图像信号；采用训练好的深度神经网络对实际成像物体的有畸变的图像信号定量磁化率重建，得无畸变的定量磁化率图像。可实现快速高效的定量磁化率重建，并能矫正EPI图像畸变。

主权项：1.一种双梯度回波3D-EPI定量磁化率成像及重建方法，其特征在于，包括：S1：设计双回波链双极性相位编码梯度回波3D-EPI序列；S2：生成虚拟成像对象；所述虚拟成像对象利用T1加权图像分割得到的图谱生成；具体包括：S21：从公开数据集得到磁共振T1加权图像，利用分割工具对T1加权图像进行分割得到图谱；S22：根据不同磁共振图像模态真实值的范围，对所得图谱不同标签分别填充不同的值，再进行合理的变形、模糊，得到不同磁共振模态T1、T2、PD、χ模态的图，作为虚拟成像对象的T1、T2、PD、χ图；S23：对虚拟成像对象的χ图，通过正向演化求得局部场；S24：对背景不均匀性进行建模，作为VOI外部磁化率源导致的背景不均匀场，再与局部场叠加得到总不均匀场，作为虚拟成像对象的dB0图；S25：将T1、T2、PD、dB0和χ组合在一起，构成一个虚拟成像对象；S26：重复步骤S21～S25，生成足够数量的虚拟成像对象；S3：生成深度神经网络的训练样本；所述训练样本包括配对的有畸变的仿真样本和无畸变的目标样本；所述有畸变的仿真样本作为深度神经网络训练样本的输入，所述无畸变的目标样本作为深度神经网络训练样本的标签；在Bloch仿真中采用伪3D方法进行快速仿真，即通过逐层2D仿真得到每一层的信号，再将所有层拼接得到3D样本，具体包括：S31：生成随机分布的二维高斯噪声，以模拟磁共振图像真实采样过程中存在的噪声；S32：在Bloch仿真中，在存在二维高斯噪声情况下采用双回波链双极性相位编码梯度回波3D-EPI序列对虚拟成像对象进行数据采集，得到有畸变的仿真信号；S33：逐层仿真完成后，将仿真信号拼接得到3D数据，取其相位数据，得到有畸变的仿真样本；S34：采用虚拟成像对象的χ图作为无畸变的目标样本；S35：重复S31～S34过程，直到生成设定量的深度神经网络训练样本；S4：采用所述训练样本训练深度神经网络，得到训练好的深度神经网络；S5：采用双回波链双极性相位编码梯度回波3D-EPI序列对实际成像物体进行数据采集，得到实际成像物体的有畸变的图像；其中，第一个回波链图像的畸变方向与第二个回波链图像的畸变方向相反；S6：采用训练好的深度神经网络对所述实际成像物体的有畸变的图像进行定量磁化率重建，得到无畸变的定量磁化率图像。

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