公开(公告)号：CN110097512B

公开(公告)日：2021-06-04

申请号：CN201910304511.5

申请日：2019-04-16

申请人： 四川大学

发明人： 张意 ,  冉茂松 ,  周激流

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T9/00

摘要： 本发明公开了一种基于Wasserstein生成对抗网络的三维MRI图像去噪模型的构建方法及应用，本发明以Wasserstein生成对抗网络作为基本模型对MRI噪声图像进行处理，利用大规模数据来进行训练，能够使模型自动从数据中学习噪声图像和无噪声图像之间潜在的关联，并将对抗损失、感知损失和MSE损失引入训练模型损失函数的构建中，使构建的模型对三维MRI图像具有很好的去噪效果。

公开(公告)号：CN111784792A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010621332.7

申请日：2020-06-30

申请人： 四川大学

发明人： 张意 ,  冉茂松 ,  周激流

IPC分类号： G06T11/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于双域卷积神经网络的快速磁共振重建系统及其训练方法与应用，该快速磁共振重建系统由多个第一数据处理装置和一个第二数据处理装置以级联的方式组合而成；第一数据处理装置包括第一k空间数据处理模块、第一图像域数据处理模块、k空间数据融合模块和图像域数据融合模块；第二数据处理装置包括第二k空间数据处理模块、第二图像域数据处理模块和数据融合输出模块。本发明以并联的形式来设计双域网络结构，两个数据处理装置均可实现k空间数据和图像域数据的并行处理，并结合数据约束处理和数据融合等，重建出高质量的磁共振图像。

公开(公告)号：CN110097512A

公开(公告)日：2019-08-06

申请号：CN201910304511.5

申请日：2019-04-16

申请人： 四川大学

发明人： 张意 ,  冉茂松 ,  周激流

IPC分类号： G06T5/00 ,  G06T9/00

摘要： 本发明公开了一种基于Wasserstein生成对抗网络的三维MRI图像去噪模型的构建方法及应用，本发明以Wasserstein生成对抗网络作为基本模型对MRI噪声图像进行处理，利用大规模数据来进行训练，能够使模型自动从数据中学习噪声图像和无噪声图像之间潜在的关联，并将对抗损失、感知损失和MSE损失引入训练模型损失函数的构建中，使构建的模型对三维MRI图像具有很好的去噪效果。