基于K空间增强可逆扩散模型的MRI加速重建方法及系统

本发明公开了一种基于K空间增强可逆扩散模型的MRI加速重建方法及系统，首先采集脑部MRI扫描图像，并进行欠采样处理，归一化灰度值并随机裁剪出指定大小的图像块；然后将图像块输入端到端自适应K空间增强可逆扩散模型中，生成重建图像；采用渐进式掩码策略与跨域特征注入，不仅针对性恢复了图像边缘和细节纹理，更通过可学习机制实现对不同解剖结构的自适应优化，显著提升了重建质量与鲁棒性。本发明不仅在峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）等核心指标上表现突出，更通过Canny和Sobel算子验证了对图像边缘结构的精准恢复能力，在重建质量、训练效率及临床适用性上实现关键突破，为MRI加速成像技术提供了兼具理论创新与工程应用价值的解决方案。