【摘 要】
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磁共振成像技术具有安全无创的优点,是临床医学辅助诊断不可或缺的手段之一,被广泛用于获取人体解剖结构和生理功能信息。近年来,MRI技术在成像速度、分辨率方面有了极大提升,但是在采集过程中仍然不可避免地受到噪声的影响。现有MR降噪方法大多单纯基于欠采样噪声,忽略信号采集噪声,本文同时考虑信号采集和欠采样过程中的噪声,构建了MR噪声模拟模型;提出了K空间和图像域并行降噪网络;提出多策略学习的MR图像降噪
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磁共振成像技术具有安全无创的优点,是临床医学辅助诊断不可或缺的手段之一,被广泛用于获取人体解剖结构和生理功能信息。近年来,MRI技术在成像速度、分辨率方面有了极大提升,但是在采集过程中仍然不可避免地受到噪声的影响。现有MR降噪方法大多单纯基于欠采样噪声,忽略信号采集噪声,本文同时考虑信号采集和欠采样过程中的噪声,构建了MR噪声模拟模型;提出了K空间和图像域并行降噪网络;提出多策略学习的MR图像降噪模型;针对3DMR图像,提出了基于生成式对抗网络的3DMR降噪模型。主要研究内容分为三部分:（1）提出K空间与图像域并行学习的MR图像降噪网络。首先构建一种噪声模拟模型,仿真MR成像过程产生的噪声,即先在完全采样的MR图像上添加模拟的Rician噪声,再使用蒙板（mask）进行欠采样获取最终的模拟MR带噪图像。构造了一个并行网络同时学习K空间和图像域信息,将学习到的信息进行融合。该并行学习网络可以有效处理两种混合噪声,对单种噪声也可以得到较好的降噪效果。（2）提出了多策略学习的MR图像降噪模型。该模型能同时学习K空间与图像域,内容与噪声,并提出其优化模型,在不影响降噪性能的同时减少训练开销。实验证明可以取得较满意的降噪性能,并且可以保留图像结构与纹理信息。（3）提出了基于生成式对抗网络的3DMR降噪模型。由于MR临床数据多为3D序列图像,本文基于3D卷积与GAN提出了MS-GANs（包括MS-WGAN,MS-Patch GAN两个模型）,并引入了深度可分离卷积模块降低了模型的计算开销。实验显示MS-GANs可以获得较满意的降噪性能并较好地保留图像的结构信息。
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