一种基于自监督对比学习的并行MRI图像重建方法

本发明公开一种基于自监督对比学习的并行MRI图像重建方法，属于自监督MRI图像重建领域。获取多线圈重欠采样数据，由欠采样掩码随机生成两对重欠采样掩码，使用两对随机生成的重欠采样掩码对欠采样k空间数据进行重欠采样并将得到的重欠采样k空间数据经逆傅里叶变换得到待重构的多线圈图像；设计基于自监督对比学习的并行MRI图像重建方法的级联式重建网络；引入对比学习构建对比网络对，并结合校准损失与对比损失共同构建损失函数以实现联合训练。求解基于自监督对比学习的加速MRI重建方法展开的深度学习网络模型的最优参数；将测试集中待重构的二维重欠采样图像作为重建网络模型的输入，实现自监督磁共振图像重建。灵敏度估计准确，提高成像效率和质量。