公开(公告)号：CN111856368B

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202010317834.0

申请日：2020-04-21

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 伊莎贝尔·休肯斯费尔特詹森 ,  桑塔伊·安 ,  克里斯托弗·贾德森·哈迪 ,  伊齐克·马尔基尔 ,  拉斐尔·什穆埃尔·布拉达 ,  罗恩·韦恩 ,  迈克尔·罗特曼

IPC: G01R33/565 ,  G01R33/561 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T7/254 ,  G06T7/262

Abstract: 本发明题为“利用神经网络检测患者运动的MRI系统和方法”。本发明提供了一种磁共振成像(MRI)系统，该MRI系统包括控制和分析电路，该控制和分析电路具有编程以使用MRI系统的线圈元件来获取磁共振(MR)数据、分析MR数据并将MR数据重建为MR子图像。系统还包括与控制和分析电路相关联的经训练的神经网络，以将MR子图像转换为与MR子图像中运动破坏的存在和程度相关的预测。控制和分析电路的编程包括用于至少部分地基于经训练的神经网络的预测来控制MRI系统的操作的指令。

公开(公告)号：CN110462689A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201880019611.7

申请日：2018-03-19

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 付林 ,  萨斯什·拉马尼 ,  布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·德梅恩 ,  芮雪 ,  桑塔伊·安

IPC: G06T11/00

Abstract: 本方法涉及使用机器学习和深度学习系统，其适用于解决大规模的空间变化断层摄影重建和/或校正问题。在某些实施方案中，从断层摄影扫描仪获得的测量数据的断层摄影变换用作神经网络的输入。根据本方法的某些方面，一个或多个断层摄影变换操作与所述神经网络分开或在所述神经网络外执行，使得所述断层摄影变换操作的结果替代地被提供作为所述神经网络的输入。另外，在某些实施方案中，所述神经网络的一个或多个层可以被提供作为小波滤波器组。

公开(公告)号：CN113066141A

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN202011476812.5

申请日：2020-12-15

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 克里斯托弗·贾德森·哈迪 ,  桑塔伊·安

IPC: G06T11/00 ,  G01R33/56 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本文所讨论的主题涉及用于抑制利用深度学习网络重建的快速自旋回波(FSE)图像中的细线伪影的快速磁共振成像(MRI)方法。使用完全采样的NEX＝2(激励数等于2)数据来训练网络。在每种情况下，都将这两个激励组合以生成没有细线伪影的完全采样的真实图像，这些真实图像用于在损失函数中与网络生成的图像进行比较。然而，在训练期间，仅这些激励中的一个激励被回顾性地欠采样并输入到网络中。这样，网络学习移除欠采样和细线伪影两者。在推断时，仅获取并重建NEX＝1欠采样数据。

公开(公告)号：CN113066141B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202011476812.5

申请日：2020-12-15

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 克里斯托弗·贾德森·哈迪 ,  桑塔伊·安

IPC: G06T11/00 ,  G01R33/56 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本文所讨论的主题涉及用于抑制利用深度学习网络重建的快速自旋回波(FSE)图像中的细线伪影的快速磁共振成像(MRI)方法。使用完全采样的NEX＝2(激励数等于2)数据来训练网络。在每种情况下，都将这两个激励组合以生成没有细线伪影的完全采样的真实图像，这些真实图像用于在损失函数中与网络生成的图像进行比较。然而，在训练期间，仅这些激励中的一个激励被回顾性地欠采样并输入到网络中。这样，网络学习移除欠采样和细线伪影两者。在推断时，仅获取并重建NEX＝1欠采样数据。

公开(公告)号：CN110462689B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN201880019611.7

申请日：2018-03-19

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 付林 ,  萨斯什·拉马尼 ,  布鲁诺·克里斯蒂安·伯纳德·德梅恩 ,  芮雪 ,  桑塔伊·安

IPC: G06T11/00

Abstract: 本方法涉及使用机器学习和深度学习系统，其适用于解决大规模的空间变化断层摄影重建和/或校正问题。在某些实施方案中，从断层摄影扫描仪获得的测量数据的断层摄影变换用作神经网络的输入。根据本方法的某些方面，一个或多个断层摄影变换操作与所述神经网络分开或在所述神经网络外执行，使得所述断层摄影变换操作的结果替代地被提供作为所述神经网络的输入。另外，在某些实施方案中，所述神经网络的一个或多个层可以被提供作为小波滤波器组。

公开(公告)号：CN111856368A

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN202010317834.0

申请日：2020-04-21

Applicant: 通用电气公司

Inventor： 伊莎贝尔·休肯斯费尔特詹森 ,  桑塔伊·安 ,  克里斯托弗·贾德森·哈迪 ,  伊齐克·马尔基尔 ,  拉斐尔·什穆埃尔·布拉达 ,  罗恩·韦恩 ,  迈克尔·罗特曼

IPC: G01R33/565 ,  G01R33/561 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06T7/254 ,  G06T7/262

Abstract: 本发明题为“利用神经网络检测患者运动的MRI系统和方法”。本发明提供了一种磁共振成像(MRI)系统，该MRI系统包括控制和分析电路，该控制和分析电路具有编程以使用MRI系统的线圈元件来获取磁共振(MR)数据、分析MR数据并将MR数据重建为MR子图像。系统还包括与控制和分析电路相关联的经训练的神经网络，以将MR子图像转换为与MR子图像中运动破坏的存在和程度相关的预测。控制和分析电路的编程包括用于至少部分地基于经训练的神经网络的预测来控制MRI系统的操作的指令。