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一种基于稀疏表示的深度学习磁共振波谱重建方法

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一种基于稀疏表示的深度学习磁共振波谱重建方法，涉及磁共振波谱重建方法。包括以下步骤：1)利用磁共振波谱的时域信号的指数函数特性，仿真产生全采样的时域信号；2)对时域信号进行欠采样，建立包含全采样时域信号对应的波谱、欠采样时域信号和对应欠采样模板的训练集；3)设计基于稀疏表示的深度学习网络模型、网络的反馈功能及损失函数；4)利用步骤2)获得的训练集，求解基于稀疏表示的深度学习网络的最优参数；5)将待重建的欠采样的磁共振时域信号输入网络重建磁共振波谱。通过约束磁共振频域信号的稀疏性，以传统最优化方法为指导设计深度神经网络，具有重建速度快、重建质量高和网络可解释性强的特点。

著录项

公开/公告号CN111783631A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-16

原文格式PDF
申请/专利权人厦门大学;
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申请/专利号CN202010610893.7
发明设计人屈小波;
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申请日2020-06-29
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06F30/27(20200101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G01R33/20(20060101);
代理机构35200 厦门南强之路专利事务所(普通合伙);
代理人马应森
地址 361005 福建省厦门市思明区思明南路422号
入库时间 2023-06-19 08:34:56

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