摘要
本发明的目的是:提出一种基于生成式人工智能模型的算法,该算法以增强前肝脏MRI图像作为输入,无需造影剂,高效快速地输出肝脏的多期相(动脉期,门静脉期,延迟期和肝胆特异期)增强图像,联合T2WI,DWI形成简化版肝脏扫描方案。为了达到上述目的,本发明的技术方案是提供了一种基于生成式AI的无需造影剂的简化版肝脏磁共振成像方法。本发明通过建立基于稳定扩散模型(Stable Diffusion,SD)的深度学习模型,以增强前MRI图像为输入,以各期相增强图像为金标准训练模型,在模型训练完成后,即可通过输入任意增强前图像,从而由模型输出四期相肝脏增强图像。结合常规的经MRI扫描采集获得的T2WI和DWI,即可形成简化版肝脏磁共振成像方案。
技术关键词
肝脏磁共振
矢量量化
成像方法
造影剂
图像
编码器
人工智能模型
峰值信噪比
优化器
噪声预测
深度学习模型
随机噪声
模块
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算法
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