一种深度学习的高欠采样超极化气体肺部MRI重建方法

摘要

本发明公开了一种深度学习的高欠采样超极化气体肺部MRI重建方法。包括以下步骤：构建构建超极化气体肺部MRI图像训练集，设计级联CNN模型，进行CNN模型训练，根据训练得到的级联CNN模型获得重建图像，本发明利用级联CNN模型，而且在损失函数中加入肺部轮廓信息，能够在高欠采样倍数下得到精确的重建图像，显著地加快成像速度。