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申请/专利权人：南京理工大学
摘要：本发明设计了一种用于弥散磁共振影像质量评估的无监督规范学习方法及系统，首先通过自然对数方法对多b值的图像进行规范化统一，其中b为弥散敏感梯度参数；然后使用向量量化变分自动编码器VQ‑VAE在标准高质量无伪影数据集上进行训练得到模型；接着，将含有伪影的图像和无伪影图像输入前面训练好的模型，比较重建前后的结构相似度SSIM指标，最后进行数据的质量评估，判断是否属于标准数据，并给出检测样本属于伪影数据和标准数据的概率以便辅助专家的判断。本发明将无监督生成模型、异常检测方法应用到弥散磁共振伪影的识别上，实现了训练数据的无标签化，解决了训练数据缺乏大量带标注伪影的弊端。
主权项：1.一种用于弥散磁共振影像质量评估的无监督规范学习方法，其特征在于，包括步骤：步骤1，收集无伪影的弥散磁共振图像，从中抽取横断面中脑切片图像，即多b值中脑切片图像；步骤2，基于磁共振信号在弥散敏感梯度存在的衰减规律曲线，对多b值中脑切片图像进行规范化数据预处理，得到规范化预处理的b值中脑切片图像，作为训练集；步骤3，将规范化预处理的b值中脑切片图像输入至VQ-VAE网络进行重建，得到训练好的VQ-VAE模型；步骤4，将待检测样本输入步骤3得到的VQ-VAE模型得到重建后的b值中脑切片图像，比较每张多b值中脑切片图像在重建前后的结构相似度指标，然后确定阈值，在阈值之上的为无伪影、质量过关的图像；阈值之下的为含有伪影、质量不过关的图像；步骤5，针对步骤4中的阈值，比较每张切片的结构相似度指标到阈值的距离，然后进行质量评估，确定其属于符合标准图像的概率。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京理工大学 用于弥散磁共振影像质量评估的无监督规范学习方法及系统
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