基于卷积神经网络的轻量级低场MRI图像重建方法  

作　　者：李玟函 

机构地区：[1]湖州师范学院,浙江湖州313000

出　　处：《微型计算机》2025年第6期124-126,共3页

摘　　要：低场磁共振设备因其小巧便携而受到广泛关注,然而其低场特性往往会导致最终成像信噪比及其图像质量偏低。因此,本文提出一种基于卷积神经网络的轻量级模型SeFCN,旨在利用少量数据集提高低场MRI图像的质量。实验结果表明,相较于直接的傅立叶变换重建方法以及常用的BM3D方法,本文所提出的方法效果更好,图像的信噪比与结构相似度更高,在提升图像质量和加速临床应用方面具有广泛的潜力和应用前景。

关 键 词：低场MRI 图像重建 深度学习 FCN 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]