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摘要：本发明涉及对被定位在MR系统1的检查体积中的对象进行MR成像的方法。本发明的目的是提供一种克服莱斯偏置问题的基于深度学习的去噪方法。作为一种解决方案，本发明提出了一种方法，包括以下步骤：a使对象经受包括RF脉冲和切换的磁场梯度的成像序列，由此生成MR信号，b采集MR信号，c根据所采集的MR信号来重建复值MR图像，d使用对MR图像的实部和虚部进行操作的深度学习算法对MR图像进行去噪，以及e根据经去噪的复值MR图像计算幅度MR图像。根据本发明的一个方面，深度学习算法使用利用不同的损失函数进行训练的去噪模型的集合。以此方式，可以控制噪声去除与小图像细节的保留之间的折衷。此外，本发明涉及MR系统1和用于MR系统1的计算机程序。
主权项：1.一种对被定位在MR系统1的检查体积中的对象10进行MR成像的方法，所述方法包括以下步骤：a使所述对象10经受包括RF脉冲和切换的磁场梯度的成像序列，由此生成MR信号，b采集所述MR信号，c根据所采集的MR信号来重建复值MR图像，d使用对所述MR图像的实部和虚部进行操作的深度学习算法对所述MR图像进行去噪，以及e根据经去噪的复值MR图像来计算幅度MR图像。
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百度查询： 皇家飞利浦有限公司 基于深度学习的对MR图像的去噪
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