資料介紹
人體腦部MRI通常是多切片的,并且相鄰切片間存在數(shù)據(jù)冗余。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為欠采樣MRI重建領(lǐng)域的有力工具,然而目前基于深度學(xué)習(xí)的重建算法主要是針對(duì)單幅MRI圖像。為了充分利用腦部MRI數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)冗余,以獲取更高的重建質(zhì)量與加速因子,提出了一種深度迭代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)( DICNN)。在每次迭代中,首先使用雙向卷積模塊(BDC)探索相鄰切片間的數(shù)據(jù)冗余,然后用ΣD卷積模塊(RNEI)進(jìn)一步探索單幅MRI切片內(nèi)部的數(shù)據(jù)冗余。在單線圈的腦部MRI數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,提出的重建算法在不同欠采樣因子下的重建效果優(yōu)于基于單幅MRI圖像的重建算法。該方法不僅能夠有效地利用腦部MRI切片間的數(shù)據(jù)冗余,恢復(fù)更多的組織結(jié)構(gòu)細(xì)節(jié),還能進(jìn)行實(shí)時(shí)的MRI重建,速度可達(dá)每秒49張。
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