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申请/专利权人：通用电气公司
摘要：本文所讨论的主题涉及用于抑制利用深度学习网络重建的快速自旋回波FSE图像中的细线伪影的快速磁共振成像MRI方法。使用完全采样的NEX＝2激励数等于2数据来训练网络。在每种情况下，都将这两个激励组合以生成没有细线伪影的完全采样的真实图像，这些真实图像用于在损失函数中与网络生成的图像进行比较。然而，在训练期间，仅这些激励中的一个激励被回顾性地欠采样并输入到网络中。这样，网络学习移除欠采样和细线伪影两者。在推断时，仅获取并重建NEX＝1欠采样数据。
主权项：1.一种用于训练深度学习网络的方法，包括以下步骤：获取MR自旋回波或快速自旋回波数据集，其中使用包括第一激励和第二激励的至少两个激励获取每个MR数据集，其中与所述第一激励相比，所述第二激励使用反相激励射频脉冲；为所述MR数据集中的每个MR数据集生成不具有细线伪影的相应真实图像；使用所述两个相应激励中的一个激励为所述MR数据集中的每个数据集生成相应欠采样数据集；以及通过输入所述相应欠采样数据集并且将输出图像与所述相应真实图像进行比较来训练所述深度学习网络。
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