【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及核磁共振成像，尤其涉及一种前瞻性欠采样mri dixon数据的快速重建方法及系统。
技术介绍
1、核磁共振成像（mri）是一种多参数、多对比度以及多序列的医学成像方式。mridixon成像技术是一种重要的核磁共振成像技术，它在脂肪定量等方面具有重要作用，但存在固有的核磁共振成像时间过长的问题。在mri dixon成像技术中，三点式mri dixon成像技术虽能有效克服磁场不均匀性带来的问题，获得更高质量的dixon图像，但这也增加了扫描时间，可能导致被扫描人员的不适并引入运动伪影。
2、深度学习网络或卷积神经网络，目前主要被应用在mri dixon水脂分离矫正、mridixon快速重建和mri dixon腹部脂肪定量技术中；但目前的技术存在以下问题：尚没有针对mri dixon数据特点设计的深度学习重建网络专利技术；现存的专利技术是一种既可以用于mri dixon水脂分离矫正又可以实现mri dixon快速重建的通用型深度学习网络，适用于mri dixon水脂分离矫正这样的图像分割任务，而非mri dixon快...
【技术保护点】
1.一种前瞻性欠采样MRI Dixon数据的快速重建方法，其特征在于，包括：
2.一种前瞻性欠采样MRI Dixon数据的快速重建系统，其特征在于，包括：
3.一种MRI Dixon幅度重建网络和MRI Dixon相位重建网络的训练方法，其特征在于，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过在MRI系统内放置磁兼容的深度相机和相对标记物捕捉被测量部位的轮廓信息样本，或通过卷积神经网络处理混叠的欠采样MRI Dixon数据样本，得到所述被测量部位的轮廓信息样本
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【技术特征摘要】
1.一种前瞻性欠采样mri dixon数据的快速重建方法，其特征在于，包括：
2.一种前瞻性欠采样mri dixon数据的快速重建系统，其特征在于，包括：
3.一种mri dixon幅度重建网络和mri dixon相位重建网络的训练方法，其特征在于，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过在mri系统内放置磁兼容的深度相机和相对标记物捕捉被测量部位的轮廓信息样本，或通过卷积神经网络处理混叠的欠采样mri dixon数据样本，得到所述被测量部位的轮廓信息样本包括：
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过归一化操作和数据增强操作对所述全采样mri dixon数据样本、所述回顾性欠采样mri dixon数据样本以及所述轮廓信息样本进行数据样本预处理包括：
7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于第一u-net构建所述mri dixon幅度重建网络并利用所述m...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋梦蝶，邱本胜，郝小涵，祁甫浪，罗鹏辉，郭哲宇，
申请(专利权)人：中国科学技术大学先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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