[发明专利]基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法有效
| 申请号： | 201210288373.4 | 申请日： | 2012-08-14 |
| 公开（公告）号： | CN102798829A | 公开（公告）日： | 2012-11-28 |
| 发明（设计）人： | 梁栋;朱燕杰;吴垠;刘新;郑海荣 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G01R33/561 | 分类号： | G01R33/561 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法，包括以下步骤：从待成像对象采集K空间数据集；利用机器学习中的回归分析建立欠采样点和其近邻点的映射关系；对欠采样点进行预测，填充欠采样的K空间；根据各线圈的K空间数据进行傅里叶逆变换得到各线圈的图像，并对多幅图像求平方和，得到最终的重建结果。本发明基于此种方法，利用机器学习中的回归分析估计欠采样点和其近邻点的映射关系，取代原始算法中的线性映射关系，进而对欠采样空间进行填充，得到最终比较准确的重建结果，从而减少磁共振重建图像的伪影。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 并行 磁共振 成像 grappa 方法 | ||
【主权项】：
一种基于机器学习的并行磁共振成像GRAPPA方法，其特征在于，包括以下步骤：从待成像对象采集K空间数据集；利用机器学习中的回归分析建立欠采样点和其近邻点的映射关系；对欠采样点进行预测，填充欠采样的K空间；根据各线圈的K空间数据进行傅里叶逆变换得到各线圈的图像，并对多幅图像求平方和，得到最终的重建结果。
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