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申请/专利权人：通用电气精准医疗有限责任公司
摘要：本发明涉及一种用于从磁共振成像MRI数据生成化学位移伪影校正的重建图像的计算机实现的方法，包括将从在受检者的非笛卡尔MRI扫描期间采集的MRI数据生成的图像输入到训练的深度神经网络中。该方法还包括利用训练的深度神经网络从图像生成化学位移伪影校正的重建图像，其中训练的深度神经网络利用组织混合模型进行训练，该组织混合模型对不同组织类型之间的相互作用进行建模以减轻化学位移伪影。该方法还包括从该训练的深度神经网络中输出该化学位移伪影校正的重建图像。
主权项：1.一种用于从磁共振成像数据生成化学位移伪影校正的重建图像的计算机实现的方法，包括：将从在受检者的非笛卡尔磁共振成像扫描期间采集的所述磁共振成像数据生成的图像输入到训练的深度神经网络中；利用所述训练的深度神经网络从所述图像生成所述化学位移伪影校正的重建图像，其中所述训练的深度神经网络利用组织混合模型进行训练，所述组织混合模型对不同组织类型之间的相互作用进行建模以减轻化学位移伪影；以及从所述训练的深度神经网络中输出所述化学位移伪影校正的重建图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 通用电气精准医疗有限责任公司 用于非笛卡尔磁共振成像数据的基于深度学习的化学位移伪影减轻的系统和方法
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