发明

一种基于CMA-Net的多通道磁共振成像方法2025

2024-06-01 07:22:27 发布于四川 9
  • 申请专利号:CN202410136135.4
  • 公开(公告)日:2025-09-05
  • 公开(公告)号:CN118071857A
  • 申请人:杭州电子科技大学
摘要:本发明公开了一种基于CMA‑Net的多通道磁共振成像方法,包括k空间数据预处理、GRAPPA重建、CMA‑Net网络模型的构建与训练、数据一致性替换与图像重建。所述CMA‑Net网络模型使用复数多尺度级联注意力模块以提高网络的全局特征提取能力,将复数注意门模块嵌入编码路径和解码路径之间的快速连接之中,提高网络对局部感兴趣区域信息的特征提取能力;利用GRAPPA重建结果构建残差连接,联合利用线性插值和非线性插值优点,进一步提高成像质量;构建多角度残差连接,有效缓解梯度消失问题,提高网络性能。实验结果表明,本方法能有效减少多通道欠采样磁共振重建图像的伪影,重建出高质量的磁共振复数图像。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 118071857 A (43)申请公布日 2024.05.24 (21)申请号 202410136135.4 (22)申请日 2024.01.31 (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区2 号大街 (72)发明人 汤元震 刘昊 金朝阳  (74)专利代理机构 杭州君度专利代理事务所 (特殊普通合伙) 33240 专利代理师 杨舟涛 (51)Int.Cl. G06T 11/00 (2006.01) G06N 3/0464 (2023.01) G06N 3/0455 (2023.01) G06N 3/084 (2023.01) G06V 10/40 (2022.01) 权利要求书4页 说明书6页 附图3页 (54)发明名称 一种基于CMA-Net的多通道磁共振成像方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于CMA‑Net的多通道磁 共振成像方法,包括k空间数据预处理、GRAPPA重 建、CMA‑Net网络模型的构建与训练、数据一致性 替换与图像重建。所述CMA‑Net网络模型使用复 数多尺度级联注意力模块以提高网络的全局特 征提取能力,将复数注意门模块嵌入编码路径和 解码路径之间的快速连接之中,提高网络对局部 感兴趣区域信息的特征提取能力;利用GRAPPA重 建结果构建残差连接,联合利用线性插值和非线 性插值优点,进一步提高成像质

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