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申请/专利权人：中北大学
摘要：针对现有实值Transformer难以作用于MRI复数数据，致使MRI数据结构被破坏或者丢弃重要的相位信息，限制模型重建性能的问题，本发明设计了多个双域数据重建块级联的网络模型，该模型以欠采样图像域和K空间数据为输入，在双域数据重建块中，通过图像域特征重建块和K空间特征重建块提取双域数据特征并实现双域数据重建，将重建后的双域数据通过数据一致性层，使模型专注于未采样数据的恢复，将经过数据一致性层后的双域数据通过各自的融合模块实现双域数据的交互融合，最后，将融合后的结果作为下一个双域数据重建块的输入。以最后一个双域数据重建块图像域融合块的输出经过幅值计算得到的图像作为网络最终的重建结果。
主权项：1.一种基于复数Transformer的磁共振图像重建方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：输入一张欠采样的MR图像，将欠采样的MR图像经过傅里叶变换得到欠采样频域复数数据，将欠采样频域复数数据经过傅里叶逆变换得到欠采样图像域复数数据；步骤2：将欠采样图像域复数数据输入到图像域特征重建块以实现图像域复数数据重建，将欠采样频域复数数据输入到K空间特征重建块以实现频域复数数据重建；步骤3：将重建后的图像域复数数据和重建后的频域复数数据经过数据一致性层，实现对原始欠采样频域复数数据的保真；步骤4：将经过数据一致性层后的图像域复数数据、频域复数数据都进行傅里叶逆变换后融合，得到融合后的图像域复数数据，将经过数据一致性层后的图像域复数数据经过傅里叶变换后与经过数据一致性层后的频域复数数据融合，得到融合后频域复数数据；步骤5：将融合后的图像域复数数据和频域复数数据作为下一个图像域数据重建块和K空间数据重建块的输入，继续重复步骤2-5；步骤6：重复步骤2-5多次后，将最后一次融合后的图像域复数数据经过幅值计算得到的图像作为网络最终的重建结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中北大学 一种基于复数Transformer的磁共振图像重建方法
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