【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医学图像处理，具体地，涉及一种基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法和系统。
技术介绍
1、心脏磁共振成像技术是心血管疾病的诊断中一种有力的成像模态。在过去的二十年中，在心脏磁共振的研究和临床应用中，涌现出许多重要的技术。目前，心脏磁共振成像除了可以用于心脏功能和结构的诊断，还可以提供心肌组织成分的深度表型分析用于评估心肌纤维化、水肿、灌注和微结构。心脏磁共振成像是利用核磁共振原理对心脏解剖结构和心动功能进行成像，是一项安全无辐射的技术。
2、心脏电影成像是记录了心脏的收缩和舒张过程，对整个心动周期进行动态成像，已被广泛地用于心脏结构和心脏功能分析。目前，平衡式稳态自由进动序列(balancedsteady state free precession,bssfp)是最常用于临床心脏电影成像的序列之一，它成像速度快，信噪比高，对比度较好，因此在心脏电影成像中被广泛应用。
3、然而，bssfp序列对于共振频率较为敏感，当特定位置受到磁场不均匀导致共振频率发生偏移，呈现低信号强度，进一步形成图...
【技术保护点】
1.一种基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，对心脏磁共振电影图像进行下列预处理操作，包括图像裁剪、图像配准、和图像归一化；
3.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，获得训练标签的过程如下：选择心脏电影相位增量为180°附近的多组心脏电影图像，通过平均计算获得联合图像，作为无伪影的训练标签。
4.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法...
【技术特征摘要】
1.一种基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，对心脏磁共振电影图像进行下列预处理操作，包括图像裁剪、图像配准、和图像归一化；
3.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，获得训练标签的过程如下：选择心脏电影相位增量为180°附近的多组心脏电影图像，通过平均计算获得联合图像，作为无伪影的训练标签。
4.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，图像恢复深度学习模型搭建过程如下：模型输入是2幅具有不同相位增量的心脏电影图像，模型输出为无伪影的心脏电影图像；
5.根据权利要求1所述的基于相位循环和深度学习的心脏磁共振成像伪影去除方法，其特征在于，模型训练损失函数具体形式如下：
6.根据权利要求1所述的基于...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。