자기 공명 이미지 재구성을 위한 딥 러닝 기술

• Main Authors: LAZARUS CAROLE, KUNDU PRANTIK, SOFKA MICHAL, WANG ZIYI, MOSHEN SALEHI SEYED SADEGH, DYVORNE HADRIEN A, SACOLICK LAURA, ROTHBERG JONATHAN M, O'HALLORAN RAFAEL, SCHLEMPER JO
• Format: Patent
• Language: Korean
• Published: 08.04.2021
• Subjects: CALCULATING; COMPUTING; COUNTING; DIAGNOSIS; ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING; HUMAN NECESSITIES; HYGIENE; IDENTIFICATION; IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL; MEASURING; MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES; MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; PHYSICS; SURGERY; TESTING

자기 공명 이미징(MRI) 시스템은: MRI 시스템에 B0 자계를 제공하도록 구성되는 B0 자석; MRI 시스템에 그래디언트 자계를 제공하도록 구성되는 그래디언트 코일; 및 자기 공명(MR) 신호를 검출하도록 구성되는 적어도 하나의 RF 코일을 포함하는 자기 시스템; 비 데카르트 샘플링을 사용하여 MR 공간 주파수 데이터를 획득하기 위해 자기 시스템을 제어하도록; 그리고 제1 신경망 블록을 포함한 하나 이상의 신경망 블록을 포함하는 신경망 모델을 사용하여 획득된 MR 공간 주파수 데이터로부터 MR 이미지를 생성하도록 구성되는 컨트롤러를 포함하고, 제1 신경망 블록은 불균일 푸리에 변환을 사용하여 데이터 일관성 프로세싱을 수행하도록 구성된다. A magnetic resonance imaging (MRI) system, comprising: a magnetics system comprising: a B0 magnet configured to provide a B0 field for the MRI system; gradient coils configured to provide gradient fields for the MRI system; and at least one RF coil configured to detect magnetic resonance (MR) signals; and a controller configured to: control the magnetics system to acquire MR spatial frequency data using non-Cartesian sampling; and generate an MR image from the acquired MR spatial frequency data using a neural network model comprising one or more neural network blocks including a first neural network block, wherein the first neural network block is configured to perform data consistency processing using a non-uniform Fourier transformation.