基于PCAU-Net的快速多通道磁共振成像方法

摘要：

多通道磁共振成像方法采用多个接收线圈同时欠采样k空间以加快成像速度,并基于后处理算法重建图像,但在较高加速因子时,其图像重建质量仍然较差.本文提出了一种基于PCAU-Net的快速多通道磁共振成像方法,将单通道实数U型卷积神经网络拓展到多通道复数卷积神经网络,设计了一种结构不对称的U型网络结构,通过在解码部分减小网络规模以降低模型的复杂度.PCAU-Net网络在跳跃连接前增加了1×1卷积,以实现跨通道信息交互.输入和输出之间利用残差连接为误差的反向传播提供捷径.实验结果表明,使用规则和随机采样模板,在不同加速因子时,相比常规的GRAPPA重建算法和SPIRiT重建方法,本文提出的PCAU-Net方法可高质量重建出磁共振复数图像,并且相比于PCU-Net方法,PCAU-Net减少了模型参数、缩短了训练时间.

关键词：多线圈、快速磁共振成像、深度学习、复数卷积、不对称神经网络

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61372024

在线出版日期：2023-03-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：39-51