一种磁共振成像方法和装置

本申请公开了一种磁共振成像方法和装置,该方法将深度网络模型和常规加速重建方法顺序结合,首先利用深度网络模型将降采样倍数较高的第一成像信息恢复到降采样倍数较低的第二成像信息,然后利用常规加速重建方法将降采样倍数较低的第二成像信息进行完全重建,从而得到最终磁共振图像。如此,在本申请提供的磁共振成像方法中,用于磁共振快速成像的深度神经网络的输出训练样本不是满采样或超满采样数据,而是降采样数据,因而,训练深度神经网络的输出训练样本通过常规降采样方法即可获得,因而,该输出训练样本可以通过较短的采集时间获得,因而,该深度神经网络可以应用到采集时间受限的磁共振成像应用场景中,例如腹部扫描。 Methods,...

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Format Patent
LanguageChinese
Published 18.06.2021
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Summary:本申请公开了一种磁共振成像方法和装置,该方法将深度网络模型和常规加速重建方法顺序结合,首先利用深度网络模型将降采样倍数较高的第一成像信息恢复到降采样倍数较低的第二成像信息,然后利用常规加速重建方法将降采样倍数较低的第二成像信息进行完全重建,从而得到最终磁共振图像。如此,在本申请提供的磁共振成像方法中,用于磁共振快速成像的深度神经网络的输出训练样本不是满采样或超满采样数据,而是降采样数据,因而,训练深度神经网络的输出训练样本通过常规降采样方法即可获得,因而,该输出训练样本可以通过较短的采集时间获得,因而,该深度神经网络可以应用到采集时间受限的磁共振成像应用场景中,例如腹部扫描。 Methods, devices, apparatus and systems for magnetic resonance imaging with deep neural networks are provided. In one aspect, a method of magnetic resonance imaging method combines a deep neural network and an accelerated imaging manner. The method includes: scanning a subject with a first undersampling factor and a first sampling trajectory to obtain first imaging information, processing the first imaging information with the deep neural network to obtain second imaging information corresponding to a second undersampling factor that is smaller than the first undersampling factor, and reconstructing a magnetic resonance image of the subject from the second imaging information.
Bibliography:Application Number: CN201910016038