一种基于去噪正则化和深度图像先验的参考驱动欠采样磁共振图像重建方法

本发明公开了一种基于去噪正则化(RED)和深度图像先验的参考驱动欠采样磁共振(MR)图像重建方法。该方法不依赖大规模临床数据集，通过构建基于去噪正则化和深度图像先验的约束重建模型，仅由一幅与待重建的目标图像结构相似的高分辨率参考图像驱动，便可实现欠采样数据下的目标MR图像的重建。具体步骤包括单幅磁共振参考图像的选取、参考驱动的去噪引擎训练、基于U‑Net的深度图像先验网络构建、k空间数据保真与RED正则化相结合的约束优化模型构建，基于ADMM算法的子问题分解与迭代更新，以及数据矫正与重建输出。该方法利用参考图像将结构先验引入深度网络，提升学习效率并降低对训练数据的依赖，能够实现欠采样数据下MR图像的高质量重建，且有效保留了细节结构和纹理特征，显著提高了重建精度和视觉质量。本发明适用于临床MRI快速重建及其他成像应用，具有较高的实用价值。