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J-GLOBAL ID：202403016161028645

磁気共鳴画像高速再構成法及び磁気共鳴イメージング装置

Inventor： 竹内 純一 ,  實松 豊 ,  川喜田 雅則 ,  北崎 自然 ,  久原 重英
Applicant, Patent owner： 国立大学法人九州大学 ,  学校法人杏林学園
Agent (4)： 木村 満 ,  山中 生太 ,  山口 浩一 ,  末富 孝典
Gazette classification：特許公報
Application number (International application number)：2020025707
Publication number (International publication number)：2020146449
Patent number：7466141
Application date： Feb. 18, 2020
Publication date： Sep. 17, 2020
Claim (excerpt)：

【請求項1】 磁気共鳴により観測される原信号から、低周波数領域のサンプリング点が高周波数領域のサンプリング点よりも密となるように、サンプリング点を間引きして第1のk空間データを取得するデータ取得ステップと、 多重解像度畳み込みニューラルネットワークを用いて、前記第1のk空間データから高解像度画像を復元するデータ復元ステップと、を含み、 前記多重解像度畳み込みニューラルネットワークでは、 前記第1のk空間データから、前記第1のk空間データよりもサイズが小さくかつ高周波成分が除去された第2のk空間データを生成し、 前記第1のk空間データ及び前記第2のk空間データ各々から得られる画像を、超解像畳み込みニューラルネットワークを用いて超解像化し、 超解像化された画像を、サイズを合わせて重ね合わせることにより、前記高解像度画像を復元する、 磁気共鳴画像高速再構成法。

IPC (1)：

A61B 5/055 ( 200 6.01)

FI (1)：

A61B 5/055 376

Article cited by the Patent：

Cited by applicant (3)

• Deep learning for undersampled MRI reconstruction
• Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring
• Reconstruction of sparsely sampled Magnetic Resonance Imaging measurements with a convolutional neur

Cited by examiner (4)

• Deep learning for undersampled MRI reconstruction
• Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring
• Deep Multi-scale Convolutional Neural Network for Dynamic Scene Deblurring
• Reconstruction of sparsely sampled Magnetic Resonance Imaging measurements with a convolutional neur