基于K空间数据的深度核磁共振图像重建

来源 :生物医学工程研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户：chengxuyuanx

【摘要】

：

传统的核磁共振(magnetic resonance imaging,MRI)成像技术中,图像重建算法与脉冲序列和K空间采样轨迹等因素密切相关。深度MRI成像采用了全新的重建方法。本研究采用深度卷积神经网络W-net对数据样本进行学习,从欠采集的K空间数据快速重建出高质量的图像。采用迁移学习方法,优化原模型参数,提升模型对各方向扫描、含病灶(如肿瘤)的大脑,以及结构较简单的膝盖等MRI数据的泛化能

【作者】

：

黄敏管智慧周到陈军波

【机构】

：

中南民族大学生物医学工程学院

【出处】

：

生物医学工程研究

【发表日期】

：

2020年02期

【关键词】

：

深度核磁共振图像重建卷积神经网络迁移学习 K空间 Deep magnetic resonance imagingImage reconstructionC

【基金项目】

：

中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(CZY18025,CZY19040),湖北省自然科学基金资助项目(2014CFB918)

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