[發(fā)明專利]創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)、生成磁共振圖像的方法及其裝置

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111071427.7
• 申請(qǐng)日: 2021-09-14
• 公開（公告）號(hào): CN113628300A
• 公開（公告）日: 2021-11-09
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 呂元媛
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 蘇州工業(yè)園區(qū)智在天下科技有限公司
• 主分類號(hào): G06T11/00
• 分類號(hào): G06T11/00;G06N3/04;G06K9/62
• 代理公司: 蘇州威世朋知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 32235
• 代理人: 陳如建

1.一種創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取第一K空間數(shù)據(jù)、以及由第二K空間數(shù)據(jù)所生成的多個(gè)磁共振圖像組成的磁共振圖像集合，第二K空間數(shù)據(jù)由全采樣的先驗(yàn)K空間數(shù)據(jù)組成，其中，第一K空間數(shù)據(jù)為欠采樣K空間數(shù)據(jù)且使用0填充；

創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)由排成一隊(duì)列的多個(gè)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)組成；所述循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)由兩個(gè)排成一隊(duì)列的處理裝置(11)組成，每個(gè)處理裝置(11)包括輸入模塊(111)、圖像恢復(fù)模塊(112)和轉(zhuǎn)換模塊(113)；在所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中，位于隊(duì)頭的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)接收第一K空間數(shù)據(jù)的重建圖像；不位于隊(duì)尾的所有循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)的處理結(jié)果輸入到下一個(gè)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)；位于隊(duì)尾的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)的輸出即為所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的處理結(jié)果；在所述循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)中，隊(duì)頭的處理裝置(11)在圖像域上處理數(shù)據(jù)，隊(duì)尾的處理裝置(11)在K空間域上處理數(shù)據(jù)，隊(duì)頭的處理裝置(11)接收所處的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)所接收的輸入數(shù)據(jù)，第二K空間數(shù)據(jù)的重建圖像，隊(duì)尾的處理裝置(11)接收隊(duì)頭處理裝置的輸出和第二K空間數(shù)據(jù)；隊(duì)尾的處理裝置(11)的輸出即為所處的循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)的處理結(jié)果；在每個(gè)處理裝置(11)中，輸入模塊(111)接收所處的處理裝置(11)所接收到的數(shù)據(jù)、并進(jìn)行連接處理，圖像恢復(fù)模塊(112)接收輸入模塊(111)的處理結(jié)果，并進(jìn)行圖像恢復(fù)處理；在每個(gè)循環(huán)網(wǎng)絡(luò)層(1)中，隊(duì)頭的處理裝置(11)中的轉(zhuǎn)換模塊(113)對(duì)圖像恢復(fù)模塊(112)的處理結(jié)果進(jìn)行傅里葉變換和數(shù)據(jù)一致化處理，隊(duì)尾的處理裝置(11)中的轉(zhuǎn)換模塊(113)對(duì)圖像恢復(fù)模塊(112)的處理結(jié)果進(jìn)行逆傅里葉變換和數(shù)據(jù)一致化處理；

基于第一K空間數(shù)據(jù)和第二K空間數(shù)據(jù)，訓(xùn)練所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方法，其特征在于，

所述圖像恢復(fù)模塊(112)和第一K空間數(shù)據(jù)恢復(fù)模塊的結(jié)構(gòu)一致；

所述圖像恢復(fù)模塊(112)包括：

初始特征提取單元(1121)、多個(gè)排成一隊(duì)列的局部特征提取單元(1122)、全局特征融合單元(1123)和全局殘差學(xué)習(xí)單元(1124)；

初始特征提取單元(1121)包含有兩個(gè)連續(xù)的3×3卷積層和其中，第一特征F_-1輸入到全局殘差學(xué)習(xí)單元(1124)，第二特征F₀輸入給排在隊(duì)頭的局部特征提取單元(1122)，X_u為第一K空間數(shù)據(jù)的重建圖像；

非隊(duì)尾的局部特征提取單元(1122)將所提取的局部特征輸入給下一個(gè)局部特征提取單元(1122)和所述全局特征融合單元(1123)，隊(duì)尾的局部特征提取單元(1122)將所提取的局部特征輸入給所述全局特征融合單元(1123)；

全局特征融合單元(1123)從所接收的多個(gè)局部特征中提取全局特征，并將全局特征輸入給全局殘差學(xué)習(xí)單元(1124)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述全局特征融合單元(1123)包括：1×1卷積層和3×3的卷積層。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述全局殘差學(xué)習(xí)單元(1124)包括：3×3卷積層。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)的方法，其特征在于，所述局部特征提取單元(1122)包括：

依次排成一個(gè)隊(duì)列的四個(gè)密集空洞卷積層，第一局部特征融合單元、緊縮操作單元、激勵(lì)操作單元和第二局部特征融合單元LFF，其中，第一局部特征融合單元中的第n個(gè)局特征提取單元的密集卷積層里面的第t個(gè)卷積層的輸入特征寫成，t＝1，2，3或4，為對(duì)應(yīng)的卷積層，{}為在特征通道上做串聯(lián)操作四個(gè)卷積層的擴(kuò)張率分別為1，2，4和4；第二局部特征融合單元LFF，第二局部特征融合單元LFF為1×1的卷積層，接收前面四層卷積層的輸出的特征，其輸出為，其中，表示局部特征融合操作；

第一局部特征提取單元的輸出為表示緊縮操作和激勵(lì)操作，F(xiàn)_n-1為上一個(gè)第一局部特征提取單元的輸出。