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摘 要:本发明涉及一种基于级联并行卷积网络的磁共振图像重建方法,属于磁共振成像技术领域。本发明是一种基于深度学习的MRI重构方法,该方法对于磁共振成像重构表现显著。受U-Net的启发,通过引入并行卷积核,提出一种并行卷积网络(PCK-Net),并将其与数据一致性层相结合,得到级联并行卷积网络(Cascaded PCK-Net)。使用高斯欠采样模式对脑部复数数据进行欠采样,并对级联CNN模型、级联U-Net模型、新提出的Cascaded PCK-Net的重构性能进行了测试。仿真实验结果表明,提出的Cascaded PCK-Net的重构质量均优于级联CNN模型和级联U-Net模型。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010792387.4 | 专利名称: | 一种基于级联并行卷积网络的磁共振图像重建方法 |
申请日: | 2020-08-09 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T11/00搜分类 网络传输 磁共振 卷积网络搜索 |
公开/公告日: | 2020-11-17 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111951344A | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |