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基于注意力机制的多对比度磁共振图像联合重建

基于注意力机制的多对比度磁共振图像联合重建

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作者：仇熠然集美大学

学位级别：硕士

多对比度磁共振图像(Multi-Contrast Magnetic Resonance Images,MC-MRI)可以为医学诊断和治疗带来便利,然而其存在成像时间过长的问题。为加速多对比度磁共振成像,基于对K空间数据的欠采样方式则被广泛使用,然而这一方式会导致多对比... 详细信息

多对比度磁共振图像(Multi-Contrast Magnetic Resonance Images,MC-MRI)可以为医学诊断和治疗带来便利,然而其存在成像时间过长的问题。为加速多对比度磁共振成像,基于对K空间数据的欠采样方式则被广泛使用,然而这一方式会导致多对比度磁共振图像的成像质量变差。为了更好地重建多对比度磁共振图像,越来越多的深度学习重建算法被提出。然而这些方法没有充分利用多对比度磁共振图像的先验信息。本文基于注意力机制,充分利用多对比度磁共振图像先验信息构造深度学习网络用于多对比度磁共振图像的联合重建:(1)使用全采样T1加权图像(T1-Weighted imaging,T1WI)作为参考图像,利用其先验信息辅助T2加权图像(T2-Weighted imaging,T2WI)的重建。首先使用结合残差卷积网络与Swin Transformer网络的RCSTB(Residual Convolution Swin Transformer Block,RCSTB)模块用于T2WI的初步重建。RCSTB模块能有效利用单对比度图像的局部信息与全局信息重建目标图像。其次分别在参考图像T1WI和目标图像T2WI使用频域分离的方法分离出多对比度图像中具有相似性的高频结构信息,在高频部分使用交叉自注意力机制实现T1WI与T2WI相似结构的匹配与融合。最后结合数据保真(Data Consistency,DC)模块优化重建结果。此方案使用联合训练的方式来实现T2WI的有效重建。实验结果表明该方法在各项重建指标方面都有较好的结果。(2)改进通道注意力机制和空间注意力机制。针对通道注意力机制难以筛选出适合网络重建所需要的注意力系数与更好融合跳跃连接中不同层次特征图的问题,提出了可排序的多尺度通道注意力模块(Sorted Multi-Scale Channel Attention Block,SMSCA Block)。利用平均梯度值的大小来辅助通道注意力权重系数的合理分配,使得通道注意力具备一定的可解释性。为改进空间注意力对图像的纹理重建效果,提出Canny注意力门模块(Canny Attention Gate Block,CAG Block),用于分配空间注意力系数,强化特征图中属于高频信息的纹理部分,提升多对比度磁共振图像的纹理重建效果。并采用多分辨率的数据保真(MultiResolution Data Consistency,MR-DC)模块,以解决在网络中的低分率特征图的数据保真问题,较好地提升多对比度磁共振图像的重建质量。对比实验和消融实验结果验证了此方案所提出的网络架构与各个模块的有效性,能显著提升多对比度磁共振图像的重建效果。

关键词：深度学习注意力机制多对比度磁共振图像重建快速磁共振成像

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