【技术实现步骤摘要】
磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法
本专利技术涉及磁共振成像领域，特别是涉及一种磁共振信号校正网络的训练方法和磁共振信号处理方法。
技术介绍
在磁共振扫描过程中，由于被扫描者的生理性或自主性运动会影响磁共振图像的成像质量，在最终得到的磁共振图像中产生明显的伪影，从而影响医师的诊断结果。传统技术中，去除磁共振图像运动伪影的方法主要包括前瞻性和后校正两种方法。其中，前瞻性的方法通过在扫描过程中追踪运动轨迹，获取并校正相关数据，然后更新扫描序列，得到伪影减轻的图像；后校正的方法是在获取K空间或图像数据之后，使用较为复杂的校正算法，例如，基于凸集投影的校正算法、基于运动熵的校正算法、基于图像能量的校正算法和基于磁共振点扩散函数的校正算法等去除由刚性运动的平移和旋转造成的图像伪影。但是，传统的去除磁共振图像运动伪影的方法，存在去除磁共振图像运动伪影准确度较低且实现较为复杂的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对传统的去除磁共振图像运动伪影的方法，存在去除磁共振图像运动伪影准确度较低且...
【技术保护点】
1.一种磁共振信号校正网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取扫描者在预设状态下的样本K空间数据集；其中，所述预设状态为扫描者在进行磁共振扫描过程中体位未发生变化的状态；所述样本K空间数据集包括多组样本K空间数据，每组样本K空间数据为对扫描者的同一扫描部位在定位框不同方位下进行磁共振扫描得到的；/n根据所述样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集；所述复合的样本K空间数据集与所述扫描者的体位变化相对应；/n将所述复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将所述样本K空间数据集作为目标输出，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校...
【技术特征摘要】
1.一种磁共振信号校正网络的训练方法，其特征在于，所述方法包括：
获取扫描者在预设状态下的样本K空间数据集；其中，所述预设状态为扫描者在进行磁共振扫描过程中体位未发生变化的状态；所述样本K空间数据集包括多组样本K空间数据，每组样本K空间数据为对扫描者的同一扫描部位在定位框不同方位下进行磁共振扫描得到的；
根据所述样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集；所述复合的样本K空间数据集与所述扫描者的体位变化相对应；
将所述复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将所述样本K空间数据集作为目标输出，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校正网络；所述磁共振信号校正网络用于对目标扫描者在进行磁共振扫描过程中体位发生变化所对应的磁共振扫描数据进行校正。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述样本K空间数据集，构建复合的样本K空间数据集，包括：
根据各所述样本K空间数据，以及各所述样本K空间数据的权重，构建出所述复合的样本K空间数据集；所述各所述样本K空间数据的权重用于表征各所述样本K空间数据在所述复合的样本K空间数据集中所占的比例。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述复合的样本K空间数据集作为预设的磁共振信号校正网络的输入，将所述样本K空间数据集作为目标输出，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到磁共振信号校正网络，包括：
将所述复合的样本K空间数据集输入所述预设的磁共振信号校正网络中，得到校正后的K空间数据集；
根据所述校正后的K空间数据集和所述样本K空间数据集，得到所述预设的磁共振信号校正网络的损失函数的值；
利用所述损失函数的值，对所述预设的磁共振信号校正网络进行训练，得到所述磁共振信号校正网络。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
根据所述样本K空间数据集的采集信息，对所述样本K空间数据集进行排列组合，构建出所述复合的样本K空间数据集。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述复合...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪美伶，翟人宽，
申请(专利权)人：上海联影医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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