【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及磁共振成像方法，具体为一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法。
技术介绍
1、磁共振成像(mr i)是一种广泛用于诊断和评估各种状况的非侵入性的医学成像技术，是临床诊断的重要手段。然而，mri图像的重建十分耗时，导致受检者等待时间过长，并有可能在检查过程中造成负面影响。mri成像速度过慢限制了其在临床应用中的广泛使用。为了解决这一问题，研究人员提出了许多加速mri的方法，其中基于人工智能的mri加速方法成了研究热点。基于人工智能的算法技术可以在最低限度影响图像质量的同时显著缩短成像时间。
2、但是不完全采样可能导致图像重建的伪影和损失细节，重建过程可能导致伪影、噪声或模糊等问题，影响图像质量。
技术实现思路
1、(一)解决的技术问题
2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，解决了图像重建的伪影和损失细节，重建过程可能导致伪影、噪声或模糊等问题，影响图像质量的问题。
3、(二)技术方案
4、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，包括：
5、s1、使用磁共振成像设备采集相关的成像数据，包括原始的k空间数据或图像数据；
6、s2、对采集到的数据进行预处理，包括去噪、校准和重采样步骤，以确保数据的质量和一致性；
7、s3、在完成采样加速后，引入注意力机制，对不完全采样的数据进行图像重建，以
8、s4、设计优化的采样策略，以减少采样点数并加速数据采集过程，利用人工智能技术加速采样过程，传统的mri扫描通常需要采集大量的k空间数据来获取完整的图像信息，而采集过程是时间消耗最多的环节：
9、其中采样过程被建模为一个马尔可夫决策过程，在这个模型中，我们定义一个状态空间s，动作空间a，以及奖励函数r，采样过程表示为一个序列：s_1,a_1,r_1,s_2,a_2,r_2,...，其中s_i是第i个状态，a_i是在状态s_i采取的动作，r_i是在状态s_i采取动作a_i后获得的奖励，强化学习算法通过学习一个策略π：s->a，来决定在每个状态下应该采取哪个动作，采样过程中的奖励函数r根据目标函数f(x)的值进行定义，将r设计为f(x)的负值，以便在采样过程中最大化奖励；
10、s5、使用重建算法和人工智能技术，将部分采样数据重建为完整的图像，包括基于稀疏表示模型的重建算法；
11、s6、对重建的图像进行后处理，包括去伪影、降噪、增强图像细节步骤，以提高图像质量和清晰度；
12、s7、评估重建图像的质量和准确性，可以使用峰值信噪比、结构相似性指数和定性分析来评估结果。
13、优选的，s1中所述加速采样过程包括压缩感知与学习加速。
14、优选的，所述压缩感知方法利用信号的稀疏性原理，通过在k空间中进行不完全采样，然后利用稀疏表示模型重建完整的图像，人工智能技术用于学习和优化稀疏表示模型，以提高重建质量和速度。
15、优选的，所述学习加速方法利用深度学习模型学习从部分采样数据到完整图像的映射关系，通过大量的训练数据来学习采样模式和图像特征之间的关联，从而在不完全采样的情况下生成高质量的图像。
16、优选的，所述人工智能加速采样的步骤如下：
17、a.收集涵盖各种不同的采样模式和对应的重建图像，包括原始图像数据和对应的采样模式；
18、b.设计卷积神经网络的深度学习模型，模型的输入是采样模式，输出是重建图像；
19、c.通过结构相似性指数(ssim)定义损失函数来衡量重建图像与原始图像之间的差异；
20、d.通过反向传播算法和优化算法来更新模型参数，使得模型能够学习到更好的采样模式；
21、e.使用验证集评估模型的性能和效果，调整模型的参数、架构或优化算法等，以获得更好的采样模式；
22、f.进行多次迭代的训练过程，逐步改进模型的性能，通过反复训练和调优，模型可以逐渐学习到更有效的采样模式。
23、优选的，所述卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层、激活函数。
24、优选的，所述稀疏表示模型包括稀疏编码，稀疏编码是一种基于线性变换的稀疏表示模型，它通过将输入数据表示为一组基向量的线性组合来实现稀疏表示，稀疏编码的目标是找到最优的系数，使得表示的稀疏性最大化，并与原始数据尽可能接近。
25、(三)有益效果
26、本专利技术提供了一种基于人工智能的mr i加速磁共振成像方法。具备以下
27、有益效果：
28、通过人工智能技术来学习和优化采样模式，优化采样策略来减少伪影和损失。以最大程度地保留图像的结构和细节信息，使用卷积神经网络的深度学习模型、引入注意力机制来改善图像重建质量。
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1.一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：S1中所述加速采样过程包括压缩感知与学习加速。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：所述压缩感知方法利用信号的稀疏性原理，通过在k空间中进行不完全采样，然后利用稀疏表示模型重建完整的图像，人工智能技术用于学习和优化稀疏表示模型，以提高重建质量和速度。
4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：所述学习加速方法利用深度学习模型学习从部分采样数据到完整图像的映射关系，通过大量的训练数据来学习采样模式和图像特征之间的关联，从而在不完全采样的情况下生成高质量的图像。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：所述人工智能加速采样的步骤如下：
6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：所述卷积神经网络包括卷积层、池化层、全连接层、
7.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的MRI加速磁共振成像方法，其特征在于：所述稀疏表示模型包括稀疏编码。
...【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，其特征在于：s1中所述加速采样过程包括压缩感知与学习加速。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，其特征在于：所述压缩感知方法利用信号的稀疏性原理，通过在k空间中进行不完全采样，然后利用稀疏表示模型重建完整的图像，人工智能技术用于学习和优化稀疏表示模型，以提高重建质量和速度。
4.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的mri加速磁共振成像方法，其特征在于：所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄清明，沈兵，张潘恒，张海康，黄露莹，黄亦成，王文韬，李宗齐，
申请(专利权)人：上海理工大学，
类型：发明
国别省市：
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