【摘 要】
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一直以来,扫描时间过长是制约磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)发展的主要因素,因此快速磁共振成像(fast MRI)是磁共振研究领域的重要课题之一。基于多线圈阵列的并行磁共振成像方法和基于压缩感知理论的快速磁共振成像方法是fast MRI这一领域的两大重要阶段。近几年,随着大数据和深度学习的快速发展,神经网络成为快速磁共振成像领域新的突破。然而,目前基于深度
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一直以来，扫描时间过长是制约磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)发展的主要因素，因此快速磁共振成像(fast MRI)是磁共振研究领域的重要课题之一。基于多线圈阵列的并行磁共振成像方法和基于压缩感知理论的快速磁共振成像方法是fast MRI这一领域的两大重要阶段。近几年，随着大数据和深度学习的快速发展，神经网络成为快速磁共振成像领域新的突破。然而，目前基于深度学习的快速磁共振重建方法存在着对复数磁共振数据的处理不够合理、可解释性差、重建结果模糊、丢失细节等不足。针对这些问题，本文基于卷积神经网络对快速磁共振重建算法展开研究。
(1)深入调研了快速静态磁共振重建领域的研究背景和现状，对神经网络的理论基础和主要应用进行详细阐述。
(2)本文构建了～个深度级联的卷积神经网络，用于多通道数据的并行成像。考虑到磁共振数据的复数特性，本文从复数的运算法则出发，并与卷积操作结合，设计了一种复数卷积层，将其用于这一网络结构中。同时，数据一致层用在每个级联的网络模块之后，有效地保证了网络重建过程中的数据保真性，提高了最终网络重建结果的准确性。实验结果表明，相比于传统的并行成像方法，本文提出的这一网络结构在多种不同的采样模式和采样率下均能得到更好的重建结果。
(3)损失函数对于网络训练和学习有着重要的作用。本文结合多种图像质量评价指标，设计了不同的损失函数，并探讨了这几种损失函数对基于神经网络的快速静态磁共振成像方法的影响。
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