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本发明提供了一种磁共振成像方法，所述方法包括：使用预设采样模式获取对应K空间的欠采K空间数据；根据所述预设采样模式训练深度学习模型，使用训练获得的深度学习模型表征K空间中已采样点和未采样点间的映射关系，根据已获得的K空间数据和所述映射关系对所述K空间进行填充，获得完整K空间数据；对所述完整K空间数据进行逆傅立叶变换，获得磁共振图像。本发明提供的磁共振成像方法，由于利用的是欠采K空间数据，可以达到快速扫描、快速成像的目的；而且由于是对完整K空间数据进行逆傅立叶变换获得磁共振图像，因此避免了卷褶伪影，成像质量高。本发明还提供了一种磁共振成像系统。

一种磁共振成像方法，所述方法包括：使用预设采样模式获取对应K空间的欠采K空间数据；根据所述预设采样模式训练深度学习模型，使用训练获得的深度学习模型表征K空间中已采样点和未采样点间的映射关系，根据已获得的K空间数据和所述映射关系对所述K空间进行填充，获得完整K空间数据；对所述完整K空间数据进行逆傅立叶变换，获得磁共振图像。欠采K空间数据获取模块，用于使用预设采样模式获取对应K空间的欠采K空间数据； 完整K空间数据获取模块，用于根据所述预设采样模式训练深度学习模型，使用训练获得的深度学习模型表征K空间中已采样点和未采样点间的映射关系，根据已获得的K空间数据和所述映射关系对所述K空间进行填充，获得完整K空间数据； 逆傅立叶变换模块，用于对所述完整K空间数据进行逆傅立叶变换，获得磁共振图像。

[0002] K空间为磁共振图像原始数据的填充存储空间格式，K空间数据经逆傅立叶变换可 获得重建磁共振图像。数据采集需满足奈奎斯特采样定理，因此需要采集许多条的相位编 码线，以满足重建磁共振图像的需要，这样就严重影响了扫描速度。

[0003] 为了提高磁共振成像速度，快速成像技术广泛应用于磁共振成像中。该技术主要 利用磁共振信号的稀疏性或接收线圈的敏感度信息，减少成像所必需的相位编码线数，获 得更快的扫描速度。我们将减少了相位编码线数的K空间数据称为欠采K空间数据。然而若 直接对欠采数据进行逆傅立叶变换，得到的磁共振图像有很强的卷褶伪影，严重影响成像 质量。

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上述磁共振成像方法，根据预设采样模式训练深度学习模型，从而使用训练获得 的深度学习模型估计K空间中已采样点和未采样点之间的映射关系，从而根据给映射关系 填充K空间，获得完整K空间数据。最后对完整K空间数据进行逆傅立叶变换获得磁共振图 像。由于利用的是欠采K空间数据，可以达到快速扫描、快速成像的目的；而且由于是对完整 K空间数据进行逆傅立叶变换获得磁共振图像，因此避免了卷褶伪影，成像质量高。

技术合作

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并 不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保 护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。