专利名称：基于特征向量的自一致性的联合全变分Lp伪范数的并行磁共振成像重构方法      申请号：2019100466697     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：P L LED芯片 磁共振成像   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及基于特征向量的自一致性的联合全变分Lp伪范数的并行磁共振成像重构方法，属于医学磁共振成像技术领域。本发明基于特征向量的迭代自一致性的并行成像重构ESPIRiT框架，提出了一种含联合总变分Lp伪范数正则项的ESPIRiT并行成像重构算法。首先，采用OS技术将重构问题分解为一个梯度计算问题和一个含稀疏正则项的去噪问题。其次，应用MM算法进行去噪。最后，使用FISTA进行加速。实验结果表明，提出的基于ESPIRiT重构模型使用LpJTV正则项的新算法与使用L1正则项的传统重构算法相比，提出的算法能够更有效地改善图像的重构质量。

专利名称：一种非局部低秩约束的自校准并行磁共振成像重构方法      申请号：2021104529442     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：低 港口 磁共振成像   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及一种非局部低秩约束的自校准并行磁共振成像重构方法，属于磁共振成像技术领域。并行磁共振成像重构一直是近几年的研究热点。本发明基于SPIRiT重构框架，提出一种图像非局部低秩约束(nonlocal low‑rank，NLR)的高质量磁共振成像重构模型，命名为NLR‑SPIRiT，利用交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers，ADMM)进行求解。实验比较了结合了联合全变分(Joint Total Variation,JTV)正则项的迭代自一致并行成像JTV‑SPIRiT模型。实验结果表明，NLR‑SPIRiT算法重构出的图像有更好的重构质量，能更好的去除欠采样伪影。

专利名称：一种基于Lp范数联合全变分的并行磁共振成像重构方法      申请号：2020116441813     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：P L LED芯片 磁共振成像   相似专利 发布日：2023/10/23  
摘要： 本发明涉及一种基于Lp范数联合全变分的并行磁共振成像重构方法，属于磁共振成像技术领域。为了提高重构图像的质量，本发明结合了Lp范数联合全变分正则项，提出了一种基于交替方向乘子法求解的局部k空间邻域建模算法。在人体的脑部和膝盖数据集上进行了实验，结果表明提出的算法与并行局部k空间邻域建模算法和结合了全变分的并行局部k空间邻域建模算法相比，提出的算法能更好地保留重构图像的边缘和细节信息，重构效果更好。

专利名称：一种扩散加权磁共振成像多纤维重建方法      申请号：2013103212680     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词：纤维 磁共振成像   相似专利 发布日：2023/09/14  
摘要： 一种扩散加权磁共振成像多纤维重建方法，用于重建多纤维方向的。方法为计算扩散加权磁共振信号衰减函数的逆球面氡变换，并给出了一种保证扩散加权磁共振信号衰减函数的逆球面氡变换非负性的算法。附图(1)显示了在一定的扫描参数，纤维特性和计算参数下本算法重建出的多纤维结果。

专利名称：一种磁共振成像方法、系统及相关装置      申请号：2019108548337     转让价格：面议  收藏
法律状态：已下证   类型：发明   关键词： 磁共振成像   相似专利 发布日：2022/07/14  
摘要： 本申请提供一种磁共振成像方法，包括：获取二维空域图像；将二维空域图像叠加，得到三维空域图像；利用三维紧框架对三维空域图像进行特征提取，得到低频信息和高频信息；根据低频信息、高频信息和稀疏性约束构建稀疏性模型；利用稀疏性模型生成磁共振图像。通过将二维图像叠放在一起构成三维图像数据，使用三维紧框架对三维图像进行特征提取与约束，并对三维紧框架特征信息中的三维高频信息进行稀疏性约束，使得重建图像混叠伪影更少，提高重建图像的质量。本申请还提供一种磁共振成像系统、一种计算机可读存储介质和一种磁共振成像设备，具有上述有益效果。