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申请/专利权人：厦门大学
摘要：一种人工智能超复数波谱重建方法，涉及磁共振波谱采样信号的重建。1）获取超复数形式的N维磁共振波谱全采样信号；2）根据实际欠采样模板对未采集的数据位置填零，生成N维磁共振波谱的欠采样信号；3）将步骤1）中N维磁共振波谱的全采样信号作为深度学习网络输出，将步骤2）中N维磁共振波谱的欠采样信号、欠采样模板作为网络输入，构成训练集；4）设计基于秩一近似分解的深度学习网络模型、损失函数及网络的反馈功能；5）利用训练集对基于秩一近似分解的深度学习网络的参数进行训练；6）将待重建的N维磁共振波谱的欠采样信号输入已训练的网络，获得N维磁共振波谱的重建信号。通过深度学习网络和秩一近似分解特性，有效降低重建误差。
主权项：1.一种人工智能超复数波谱重建方法，其特征在于包括以下步骤：1）获取超复数形式的N维磁共振波谱的全采样信号；2）根据实际欠采样模板对未采集的数据位置进行填零操作，生成N维磁共振波谱的欠采样信号；3）将步骤1）中的N维磁共振波谱的全采样信号作为深度学习网络输出，将步骤2）中的N维磁共振波谱的欠采样信号、欠采样模板作为网络输入，构成训练集；4）设计基于秩一近似分解的深度学习网络模型、网络的损失函数以及网络的反馈功能；通过串联方式叠加K个迭代块作为整个网络结构，每个迭代块由若干子块构成，包括峰值寻回模块、低秩近似模块、数据一致性模块、深度学习模块；5）利用步骤3）获得的训练集，对基于秩一近似分解的深度学习网络模型的可学习参数集合进行训练，得到已训练的网络模型；6）将待重建的N维磁共振波谱的欠采样信号输入步骤5）已训练的网络模型，获得N维磁共振波谱的重建信号。
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权利要求：
百度查询： 厦门大学 一种人工智能超复数波谱重建方法
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