一种利用生成对抗网络的MRI成像方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及医学图像处理技术领域，具体涉及一种利用生成对抗网络的MRI成像方法及系统，包括以下步骤：获取目标对象的高分辨率MRI图像；将所述高分辨率MRI图像进行分辨率降低，得到低分辨率MRI图像；利用生成对抗网络构建出，所述低分辨率MRI图像进行分辨率转换，生成目标对象的高分辨率MRI图像的模态图像转换模型。本发明专利技术利用双层对抗生成网络构建用于分辨率提升的模态图像转换模型，采用了低分辨率向高分辨率以及高分辨率向低分辨率的双向生成约束，控制分辨率提升过程中MRI图像内容信息和色调对比度损失最小化，保证模态图像转换模型中生成对抗网络的图像生成质量，最终保证MRI图像分辨率提升效果最优化。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及医学图像处理，具体涉及一种利用生成对抗网络的mri成像方法及系统。

技术介绍

1、mri图像成像中会产生各种伪影，比如金属伪影、运动伪影、截断伪影(又称环状伪影)等，造成不清晰的问题，即mri图像分辨率低的问题。目前对mri图像进行分辨率提升的方式多采用超分辨率重建技术，超分辨率重建技术中的一种就是利用生成对抗网络进行mri图像的分辨率提升。

2、现有技术中利用生成对抗网络进行mri图像的分辨率提升，通常只采用了低分辨率向高分辨率单向生成约束，导致难以控制分辨率提升过程中，mri图像内容信息和色调对比度损失最小化，使得生成对抗网络在生成分辨率提升的mri图像时造成mri图像内容和色调对比度损失，影响生成对抗网络的图像生成质量，最终影响mri分辨率提升的效果。

技术实现思路

1、本专利技术的目的在于提供一种利用生成对抗网络的mri成像方法及系统，以解决现有技术中采用了低分辨率向高分辨率单向生成约束，导致难以控制分辨率提升过程中，mri图像内容信息和色调对比度损失最小化，使得生成对抗网络本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种利用生成对抗网络的MRI成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种利用生成对抗网络的MRI成像方法，其特征在于：所述模态图像转换模型的构建方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种利用生成对抗网络的MRI成像方法，其特征在于：所述模态图像转换模型的损失函数为：

4.根据权利要求1所述的一种利用生成对抗网络的MRI成像方法，其特征在于：在高分辨率MRI图像中添加金属伪影、运动伪影、环状伪影中的至少一种来使得分辨率降低得到低分辨率MRI图像。

5.根据权利要求2所述的一种利用生成对抗网络的MRI成像方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种利用生成对抗网络的mri成像方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种利用生成对抗网络的mri成像方法，其特征在于：所述模态图像转换模型的构建方法包括：

3.根据权利要求2所述的一种利用生成对抗网络的mri成像方法，其特征在于：所述模态图像转换模型的损失函数为：

4.根据权利要求1所述的一种利用生成对抗网络的mri成像方法，其特征在于：在高分辨率mri图像中添加金属伪影、运动伪影、环状伪影中的至少一种来使得分辨率降低得到低分辨率mri图像。

5.根据权利要求2所述的一种利用生成对抗网络的mri成像方法，其特征在于：所述第一生成对抗网络和第二生成对抗网络中的生成器和判别器均同步进行对抗训练。

6.根据权利要求2所述的一种利用生成对抗网络的mri成像方法，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱丽枨，郑传胜，陈磊，
申请(专利权)人：华中科技大学同济医学院附属协和医院，
类型：发明
国别省市：