基于深度学习和奇异值分解的高场CEST MRI Z谱合成方法

本发明公开了一种基于深度学习和奇异值分解的高场CEST MRI Z谱合成方法，包括：获取目标低场CEST MRI Z谱数据；利用预先训练好的高场Z谱数据生成模型，根据目标低场CEST MRI Z谱数据生成目标高场CEST MRI Z谱数据，其中，高场Z谱数据生成模型包括基于深度神经网络DNN的B0校正模块、基于DNN的特征蒸馏模块和奇异值分解SVD截断模块，B0校正模块用以对低场CEST MRI Z谱数据进行B0校正，特征蒸馏模块用以根据目标降维特征表达的维数对B0校正后的目标低场CEST MRI Z谱数据进行特征蒸馏，得到目标高场特征表达，SVD截断模块用以对目标高场特征表达进行SVD逆变换，得到目标高场CEST MRI Z谱数据，目标降维特征表达的维数由SVD截断模块确定。该方法适用于临床CEST的诊断，具有成本低的优点。