[发明专利]使用深度学习进行磁共振成像标准化的系统和方法

权利要求书

1.一种用于在多个供应商之间变换磁共振(MR)成像的计算机实现的方法，包括：

(a)获得训练数据集，其中所述训练数据集包括成对数据集和未成对数据集，并且其中所述训练数据集包括使用两个或更多个MR成像设备获取的图像数据；

(b)使用所述训练数据集训练一深度网络模型；

(c)获得一输入的MR图像；以及

(d)使用所述深度网络模型将所述输入的MR图像变换为目标图像样式。

2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述两个或更多个MR成像设备由两个或更多个不同的供应商提供。

3.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中使用所述两个或更多个MR成像设备获取的对应图像数据在对比度、分辨率和图像失真中的至少一项中不同。

4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述目标图像样式是基于一组预定规则来预定或选择的。

5.根据权利要求4所述的计算机实施的方法，其中所述目标图像样式包括一个或多个特征，所述一个或多个特征包括对比度、分辨率或图像失真。

6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述目标图像样式与一MR成像设备的图像样式一致，该MR成像设备不同于用于获取所述输入的MR图像的所述MR成像设备。

7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述成对数据集包括使用第一MR成像设备获取的参考图像数据和使用不同于所述第一MR成像设备的第二MR成像设备获取的原始图像数据。

8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中训练所述深度网络模型包括使用监督训练方法，并且使用非监督训练方法进一步增强所述深度网络模型。

9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述非监督训练方法包括使用循环生成对抗网络。

10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述深度学习模型包括U-net神经网络结构。

11.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述目标图像样式是经由图形用户界面接收的。

12.一种非暂时性计算机可读存储介质，其包括指令，当所述指令由一个或多个处理器执行时，使所述一个或多个处理器执行以下操作，所述操作包括：

(a)获得训练数据集，其中所述训练数据集包括成对数据集和未成对数据集，并且其中所述训练数据集包括使用两个或更多个MR成像设备获取的图像数据；

(b)使用所述训练数据集训练一深度网络模型；

(c)获得一输入的MR图像；以及

(d)使用所述深度网络模型将所述输入的MR图像变换为目标图像样式。

13.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述两个或更多个MR成像设备由两个或更多个不同的供应商提供。

14.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中使用所述两个或更多个MR成像设备获取的对应图像数据在对比度、分辨率和图像失真中的至少一项中不同。

15.根据权利要求12所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述目标图像样式是基于一组预定规则来预定或选择的。

16.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述目标图像样式包括一个或多个特征，所述一个或多个特征包括对比度、分辨率或图像失真。