[发明专利]一种基于深度学习的压缩感知磁共振图像快速重建方法

摘要

本发明一种基于深度学习的压缩感知磁共振图像快速重建方法，包括：S1：采集磁共振K空间原始数据，得到K空间原始数据Kfid；S2：基于压缩感知理论构建欠采样模板mask，通过欠采样模板mask模拟欠采样K空间数据，得到欠采样K空间数据Kcs‑fid；S3：对K空间原始数据Kfid和欠采样K空间数据Kcs‑fid进行预处理得到全采样图像Iimg与欠采样图像Ics‑img，并对全采样图像Iimg与欠采样图像Ics‑img进行归一化处理，并保留归一化参数；S4：基于Unet构建重建网络，通过重建网络对归一化处理后的全采样图像Iimg与欠采样图像Ics‑img进行处理得到重建图像Irecon；S5：对重建图像Irecon进行保真操作，得到保真图像Idata‑consistency。本发明通过Unet构建重建网络可以实现任意部位、任意模态以及任意矩阵大小的数据的磁共振图像快速重建。