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本发明公开了一种基于深度学习的磁共振图像相位复原方法,包括如下具体步骤:S1、仿真设计:磁共振自然图像经生成数据得到模拟相位图像,然后经模拟卷绕得到仿真卷绕相位图像;S2、预处理和模型训练:根据上述仿真卷绕相位图像中的相位值,先多层次的判断每个像素发生卷绕的可能,然后将可能发生卷绕的像素通过横纵积分整合为阶梯状的连续区域,再将这些信息输入到深度学习模型中进行训练;S3、模型训练结果:基于深度学习模型得到磁共振图像的相位复原结果。有益效果是减弱了由噪声和区域变化导致的复原效果不稳定,并降低了由于传
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113160180 A
(43)申请公布日 2021.07.23
(21)申请号 202110443535.6 G06T 7/194 (2017.01)
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