专利名称：一种基于深度学习的核磁共振图像的降采样伪影去
除方法
专利类型：发明专利
发明人：冯衍秋,阮国辉,张倩倩申请号：CN201811012505.4申请日：20180831公开号：CN109242924A公开日：20190118
摘要：一种基于深度学习的核磁共振图像的降采样伪影去除方法,包括如下步骤：步骤一，通过带伪影的样本磁共振图像获得最优模型；步骤二，将带降采样伪影的磁共振图像通过步骤一得到的最优模型处理，得到估计伪影图；步骤三，用带降采样伪影的磁共振图像减去步骤二得的估计伪影图像，然后用测量数据代替对应k空间低频数据得到去伪影图像。该基于卷积神经网络的模型能有效地去除磁共振图像中由于降采样导致的伪影，并且不会造成明显的模糊以及对比度的损失，同时很好地保留图像的细节，并且具有高的鲁棒性和高效性。
申请人：南方医科大学
地址：510515 广东省广州市白云区沙太南路1023号-1063号
国籍：CN
代理机构：北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人：赵蕊红
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