一种k空间直接学习的非笛卡尔磁共振快速智能成像方法

本发明公开了一种k空间直接学习的非笛卡尔磁共振快速智能成像方法，涉及医学影像处理与磁共振成像技术领域，包括：首先从磁共振仪器中获取非笛卡尔全采样k空间数据，结合欠采样算子和填零算子，获得非笛卡尔欠采样k空间数据，并组成训练集；然后设计基于图神经网络的k空间直接学习非笛卡尔采样的磁共振快速重建网络、网络推理和损失函数约束；再求解磁共振快速重建网络的最优参数集合；最后将待重建的非笛卡尔欠采样k空间数据输入已训练好的磁共振快速重建网络来重建磁共振图像。本发明通过图神经网络进行k空间数据相似特征融合、卷积网络进行欠采样k空间缺失点直接填充学习的成像方法，实现快速、低误差的非笛卡尔磁共振智能图像重建。