用于SAR估计的基于U-Net网络的快速膝关节模型重建

来源 :波谱学杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户：blueuser

【摘要】

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膝关节高场磁共振成像(MRI)时,射频功率沉积(SAR)是一个关键的安全指标.目前对于局部SAR的准确估计只能通过电磁仿真实现,这就要求得到每一个个体的膝关节模型.本文提出一种

【作者】

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肖亮娄煜堃周航宇

【机构】

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北京化工大学信息科学与技术学院

【出处】

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波谱学杂志

【发表日期】

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2020年2期

【关键词】

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高场磁共振成像射频功率沉积(SAR) 膝关节 U-Net网络图像分割 high-field magnetic resonance imaging(MRI)s

【基金项目】

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北京化工大学高精尖科技创新团队基金资助项目(buctylkjcx06).

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膝关节高场磁共振成像(MRI)时,射频功率沉积(SAR)是一个关键的安全指标.目前对于局部SAR的准确估计只能通过电磁仿真实现,这就要求得到每一个个体的膝关节模型.本文提出一种针对低场磁共振图像的基于卷积神经网络的分割方法,以实现膝关节磁共振图像的快速重建.数据集来自于矢位T1加权自旋回波图像,将膝关节组织按照"肌肉-脂肪-骨骼"模型进行简化,除脂肪与骨骼之外的其他组织归类为肌肉.采用一种全卷积的神经网络,即U-Net进行逐层的图像分割,卷积层数为4,训练采用交叉熵函数.本文对图像的自

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