[发明专利]基于流形优化的用于磁共振动态成像的深度学习方法在审
| 申请号： | 202011509668.0 | 申请日： | 2020-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN112561888A | 公开（公告）日： | 2021-03-26 |
| 发明（设计）人： | 梁栋;朱燕杰;柯子文;崔卓须;刘新;郑海荣 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06F9/50;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 杨帅峰 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于流形优化的用于磁共振动态成像的深度学习方法、装置、设备及其存储介质，该方法包括：建立基于固定秩流行空间，通过将整个优化过程展开至神经网络中，获得基于流行优化的深度模型；针对帧与帧之间存在相互关系的动态MR图像，在非线性流形空间上，构建图像重建模；设计对应流形上的迭代重建算法；展开成深度神经网络。本申请提供的上述方案，避免了复杂的调参过程，且重建时间大大加快；同时，将原本在线性空间中复杂的非线性优化过程转变为在流行空间中的线性优化过程，有望进一步提升重建性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 流形 优化 用于 磁共振 动态 成像 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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