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人體腦部MRI通常是多切片的，并且相鄰切片間存在數據冗余。深度學習已經成為欠采樣MRI重建領域的有力工具，然而目前基于深度學習的重建算法主要是針對單幅MRI圖像。為了充分利用腦部MRI數據中的數據冗余，以獲取更高的重建質量與加速因子，提出了一種深度迭代卷積神經網絡（ DICNN）。在每次迭代中，首先使用雙向卷積模塊（BDC）探索相鄰切片間的數據冗余，然后用ΣD卷積模塊（RNEI）進一步探索單幅MRI切片內部的數據冗余。在單線圈的腦部MRI數據集上的仿真實驗表明，提出的重建算法在不同欠采樣因子下的重建效果優于基于單幅MRI圖像的重建算法。該方法不僅能夠有效地利用腦部MRI切片間的數據冗余，恢復更多的組織結構細節，還能進行實時的MRI重建，速度可達每秒49張。
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