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申请/专利权人：山东大学
申请日：2024-12-20
公开（公告）日：2025-01-21
公开（公告）号：CN119338943A
专利技术分类：
专利摘要：本发明属于磁共振信号影像重建技术领域，公开了一种基于迭代收缩阈值算法和状态空间模块的MRI重建方法，包括：将第一幅度图像作为图像重构模型的输入，获得重建图像；其中，图像重构模型的迭代训练模块包括：第一卷积层、第一VSS块、第二卷积层、第一激活层、第三卷积层和迭代收缩阈值函数。针对磁共振欠采样，以及成像过程中由于人体的呼吸导致最终得到的图像存在模糊和混叠伪影等问题，本实施例提出了一个新的核磁共振重建网络架构VISTA‑Net，通过将迭代收缩阈值算法与卷积神经网络和VSS块相结合，利用CNN提取图像的浅层特征，利用VSS块捕获深层特征，提高了MRI的重建质量。
专利权项：1.一种基于迭代收缩阈值算法和状态空间模块的MRI重建方法，其特征在于，包括：对待重建的磁共振信号的K空间数据进行欠采样以及逆傅里叶变换处理，得到第一幅度图像；将所述第一幅度图像作为图像重构模型的输入，获得重建图像；其中，所述图像重构模型的迭代训练模块包括：第一卷积层，用于对所述第一幅度图像进行卷积处理，输出第二幅度图像以及所述第二幅度图像的浅层特征；第一VSS块，用于对所述第二幅度图像提取深层特征；第二卷积层，将所述第二幅度图像、所述第二幅度图像的浅层特征和所述第二幅度图像的深层特征作为输入进行卷积，输出第三幅度图像；第一激活层，用于将所述第三幅度图像映射到输出端；第三卷积层，用于将经过所述第一激活层输出的所述第三幅度图像进行卷积处理，得到第四幅度图像；迭代收缩阈值函数，用于对所述图像重构模型的迭代训练模块的参数进行优化。
百度查询： 山东大学 基于迭代收缩阈值算法和状态空间模块的MRI重建方法
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