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人體腦部MRI通常是多切片的，并且相鄰切片間存在數(shù)據(jù)冗余。深度學習已經(jīng)成為欠采樣MRI重建領(lǐng)域的有力工具，然而目前基于深度學習的重建算法主要是針對單幅MRI圖像。為了充分利用腦部MRI數(shù)據(jù)中的數(shù)據(jù)冗余，以獲取更高的重建質(zhì)量與加速因子，提出了一種深度迭代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（ DICNN）。在每次迭代中，首先使用雙向卷積模塊（BDC）探索相鄰切片間的數(shù)據(jù)冗余，然后用ΣD卷積模塊（RNEI）進一步探索單幅MRI切片內(nèi)部的數(shù)據(jù)冗余。在單線圈的腦部MRI數(shù)據(jù)集上的仿真實驗表明，提出的重建算法在不同欠采樣因子下的重建效果優(yōu)于基于單幅MRI圖像的重建算法。該方法不僅能夠有效地利用腦部MRI切片間的數(shù)據(jù)冗余，恢復更多的組織結(jié)構(gòu)細節(jié)，還能進行實時的MRI重建，速度可達每秒49張。
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