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申请/专利权人：安徽硕金医疗设备有限公司

摘要：本发明涉及磁共振成像技术领域，尤指一种应用于磁共振成像的无线通讯干扰消除系统及方法。方法包括以下步骤：首先，通过磁共振成像设备获取目标区域的原始数据；接着，对提取的数据进行频谱分析，识别出与无线通讯干扰相关的频率成分，建立无线通讯干扰模型；在时域中对原始数据进行相位调整，应用多通道频率滤波技术去除干扰频率；通过空间滤波算法对数据进行处理，然后使用图像重建算法生成最终的清晰图像；最后，将处理后的磁共振成像数据转换为可视化的图像形式。本发明通过多层次处理，从频谱特征到时域和空间的调整，干扰频率分析和处理，有效地消除了磁共振成像中的无线通讯干扰，提高了成像质量和可靠性。

主权项：1.一种应用于磁共振成像的无线通讯干扰消除方法，其特征在于，包括以下步骤：通过磁共振成像设备获取目标区域的原始数据；对提取的磁共振成像数据进行频谱特征分析，识别出与无线通讯干扰相关的频率成分；基于频谱特征分析的结果，建立无线通讯干扰模型；在时域中对原始磁共振成像数据进行相位调整，并应用多通道频率滤波技术去除干扰频率成分；通过空间滤波算法，对磁共振成像数据进行处理；基于经过处理的磁共振成像数据，使用图像重建算法生成最终的清晰图像；将经过处理的磁共振成像数据转换为可视化的图像形式；其中，所述对提取的磁共振成像数据进行频谱特征分析，识别出与无线通讯干扰相关的频率成分，包括以下步骤：获取原始数据；将原始磁共振成像数据进行傅里叶变换，将数据从时域转换为频域；对傅里叶变换后的数据进行频谱特征分析；通过分析频谱图识别出与无线通讯干扰相关的频率成分；基于识别出的干扰频率成分，提取关键特征信息，所述关键特征信息包括幅度、频率分布、持续时间和频率值；所述基于频谱特征分析的结果，建立无线通讯干扰模型包括以下步骤：获取所述关键特征信息；为所述关键特征信息进行标注，根据标注生成相应的标签，生成数据集；将所述数据集分为训练集和验证集；运用卷积神经网络算法构建无线通讯干扰模型，所述无线通讯干扰模型包括卷积层、池化层、全连接层和输出层；使用训练集对无线通讯干扰模型进行训练，模型通过反向传播算法调整权重，最小化选择的损失函数；使用验证集评估无线通讯干扰模型性能。

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