一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质

本发明公开了一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质，涉及医学成像和深度学习技术领域，包括以下步骤：采集不同对比度的欠采样MRI图像数据，基于多个对比度生成优化目标函数；将优化目标函数分解为关于辅助变量的第一子问题和关于目标变量的第二子问题；对第一子问题和第二子问题依次进行交替求解，得到多个最优MRI重建图像。本发明通过在空间域和频域中进行多对比度数据的特征交互，实现了多对比度特征的高效互补与协同建模，克服了传统方法中对比度间信息利用不充分的问题。通过感知每种对比度的特征，可以生成针对性的提示来指导重建过程。从而提高低质量对比度的质量，并增强整体重建结果。