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摘要：本发明提供了一种基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法和系统，能够同时抑制心脏磁共振电影成像中的黑带伪影和血流伪影；相位循环序列采集具有互补伪影信息的多幅图像，利用加速手段对扫描进行加速，使得多幅图像实现在同一次屏气内完成；基于深度学习对采集到的相位循环图像进行恢复，一是恢复其由于加速采集手段导致的欠采样伪影，二是利用互补血流和黑带伪影信息来抑制图像本身的伪影。基于上述序列设计和图像重建恢复，实现了联合相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除，并缩短了成像时间。
主权项：1.一种基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，包括：步骤S1：采集多相位增量下的心脏磁共振电影图像，统一对图像进行预处理操作，利用相位循环组合方式获得训练标签，按照预设比例划分为训练集和测试集，并对训练集和测试集中的图像按照预设方式进行k空间欠采样；步骤S2：搭建图像恢复深度学习模型，构建模型训练损失函数，定义由重建损失和感知损失组合形式的损失函数；选定模型优化器，对图像恢复深度学习模型进行训练并保存；步骤S3：通过多个接收线圈，使用双倍相位循环序列对2幅相位增量不同的图像按照相同的预设方式采集部分k空间数据；步骤S4：根据采集到的双倍相位循环部分k空间数据，利用训练好的图像恢复深度学习模型对图像进行恢复，包括抑制其中的欠采样伪影、黑带伪影和血流伪影，输出最终无伪影的心脏电影图像。
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百度查询： 上海交通大学 基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法和系统
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