【摘 要】
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快速磁共振成像是磁共振研究领域重要的课题之一.随着大数据和深度学习的兴起,神经网络成为快速磁共振技术的重要方法.然而网络性能表现和网络参数量之间较难取得平衡,且对于
【机 构】
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医学人工智能研究中心（中国科学院深圳先进技术研究院）,中国科学院大学,保罗C.劳特伯生物医学成像研究中心（中国科学院深圳先进技术研究院）
【基金项目】
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国家重点研发计划(2017YFC0108802)
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快速磁共振成像是磁共振研究领域重要的课题之一.随着大数据和深度学习的兴起,神经网络成为快速磁共振技术的重要方法.然而网络性能表现和网络参数量之间较难取得平衡,且对于多通道数据重建的并行成像问题,相关研究较少.本文构建了一种深度递归级联卷积神经网络结构,用于处理并行成像问题.这种网络结构在减少网络参数量的同时,能够尽可能地提高网络的表达能力,提高网络重建的精确度.实验结果表明,相较于传统并行成像方法,通过训练好的神经网络对欠采样磁共振数据进行重建,可以得到更准确的重建结果,且重建时间大大缩短.
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