申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2024-01-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876516A

主分类号：G06T11/00

分类号：G06T11/00;G06N3/084;G06T5/10;G06N3/0464;G06N3/048

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本申请实施例提供了一种基于优化迭代算法的MRI重建方法、系统及介质，该方法包括：获取全采样MRI图像，对全采样MRI图像进行模拟欠采样预处理，得到模拟欠采样MRI图像；获取压缩感知迭代算法，并对压缩感知迭代算法进行优化；基于优化后的迭代算法建立分部逐步恢复深度展开MRI重建模型；构建分部逐步恢复深度展开MRI重建模型损失函数，并对MRI重建模型的模型参数进行微调；将欠采样MRI图像输入分部逐步恢复深度展开MRI重建模型得到重建图像；通过将图像分成两个互补的部分并分步处理的方法，更有效地利用图像不同部分的信息，实现更高质量的重建效果。

主权项：1.一种基于优化迭代算法的MRI重建方法，其特征在于，包括：获取全采样MRI图像，对全采样MRI图像进行模拟欠采样预处理，得到模拟欠采样MRI图像；获取压缩感知迭代算法，并对压缩感知迭代算法进行优化；基于优化后的迭代算法建立分部逐步恢复深度展开MRI重建模型；构建分部逐步恢复深度展开MRI重建模型损失函数，并对MRI重建模型的模型参数进行微调；将欠采样MRI图像输入分部逐步恢复深度展开MRI重建模型，得到重建图像。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 一种基于优化迭代算法的MRI重建方法、系统及介质

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