基于深度学习的MRI图像伪影修正方法及装置

本发明公开了基于深度学习的MRI图像伪影修正方法及装置，具体涉及医学图像处理技术领域，包括S1、多模态数据预处理，S2、动态注意力网络构建，S3、对抗自监督训练，S4、伪影敏感区域定位。本发明通过多模态数据融合与非刚性配准，结合动态注意力网络，有效提升MRI图像质量，几何畸变校正误差降低42％，信号均匀性提升35％，借助对抗自监督训练，增强模型泛化和鲁棒性，复杂场景下对比噪声比改善28％，伪影敏感区域定位输出热图，辅助医生诊断，提高诊断效率与准确性。