基于卷积神经网络去除磁共振图像降采样伪影的方法

项目简介
技术简介：
专利类型：	发明	专利申请号：	CN201710762719.2	公开号：	CN107507148B
专利权人：	南方医科大学	发明设计人:	冯衍秋;张倩倩
所属领域：
摘要：	基于卷积神经网络去除磁共振图像降采样伪影的方法，将带有伪影的样本磁共振图像作为输入图像，通过卷积神经网络框架进行处理，最终得到无伪影的结果图像，(一)获取最优模型，T1、对样本磁共振图像进行预处理；T2、搭建卷积神经网络基本框架；T3、对卷积神经网络基本框架参数进行初始化；T4、通过训练数据对卷积神经网络基本框架参数进行优化，得到最优模型；(二)通过最优模型对待处理图像进行去伪影得到目标图像，T5、将经过预处理的待处理图像数据代入最优模型中，输出结果图像。该发明建立的最优模型可以有效去除降采样造成的伪影，获得较高的分辨率以及对比度，并很好的保留图像的细节。
补充信息
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