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申请/专利权人：海珀菲纳股份有限公司
摘要：本发明提供了用于加速非笛卡尔磁共振成像重建的双域自监督学习的系统和方法。本技术提供了一种用于训练机器学习模型的方法，该机器学习模型用于接收磁共振MR数据并生成MR数据的重建。可以基于损失集来训练机器学习模型，该损失集包括与频域相对应的第一损失值和与基于图像的域相对应的第二损失值。训练处理可以是可利用欠采样且非笛卡尔的MR数据的自监督训练处理。通过优化频域中的数据一致性和基于图像的域中的外观一致性这两者来训练机器学习模型。
主权项：1.一种方法，包括：由耦接到非暂态存储器的一个或多于一个处理器来训练机器学习模型，所述机器学习模型用于接收磁共振数据即MR数据并生成所述MR数据的重建，所述机器学习模型是基于损失集来训练的，所述损失集包括与频域相对应的第一损失值以及与基于图像的域相对应的第二损失值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 海珀菲纳股份有限公司 用于加速非笛卡尔磁共振成像重建的双域自监督学习的系统和方法
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