磁共振物理模型與深度學(xué)習(xí)融合下的快速成像技術(shù)革新與應(yīng)用

磁共振物理模型與深度學(xué)習(xí)融合下的快速成像技術(shù)革新與應(yīng)用一、引言1.1研究背景與意義磁共振成像（MagneticResonanceImaging，MRI）作為一種重要的醫(yī)學(xué)影像技術(shù)，在臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究中占據(jù)著不可或缺的地位。自20世紀(jì)70年代MRI技術(shù)誕生以來，憑借其無電離輻射、高軟組織對比度、多參數(shù)成像等顯著優(yōu)勢，被廣泛應(yīng)用于全身各個(gè)系統(tǒng)的疾病診斷，如神經(jīng)系統(tǒng)疾病、心血管疾病、腫瘤疾病等。通過MRI，醫(yī)生能夠清晰地觀察到人體內(nèi)部組織和器官的結(jié)構(gòu)與形態(tài)，為疾病的早期發(fā)現(xiàn)、準(zhǔn)確診斷和有效治療提供了關(guān)鍵依據(jù)。然而，MRI技術(shù)在實(shí)際應(yīng)用中面臨著一個(gè)突出的問題——成像時(shí)間較長。常規(guī)的MRI掃描通常需要數(shù)分鐘甚至數(shù)十分鐘，例如，常規(guī)腦部掃描可能需要15分鐘左右，腹部檢查約20-30分鐘，增強(qiáng)檢查因需注射對比劑檢查時(shí)間會更長。成像時(shí)間長不僅會降低臨床診斷效率，增加患者的等待時(shí)間和醫(yī)療成本，還可能導(dǎo)致患者在檢查過程中因難以保持靜止而產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)偽影，影響圖像質(zhì)量和診斷準(zhǔn)確性。對于一些特殊患者，如嬰幼兒、老年人、重癥患者以及患有幽閉恐懼癥的患者，長時(shí)間的檢查過程更是一種巨大的挑戰(zhàn)，可能會導(dǎo)致他們無法順利完成檢查，從而延誤病情診斷和治療。為了解決MRI成像時(shí)間長的問題，近年來，結(jié)合磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法成為了研究的熱點(diǎn)。磁共振物理模型能夠準(zhǔn)確描述磁共振信號的產(chǎn)生、傳播和采集過程，為快速成像提供了堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)；而深度學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的人工智能技術(shù)，具有強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識別能力，能夠從大量的數(shù)據(jù)中自動(dòng)學(xué)習(xí)到圖像的特征和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)從欠采樣數(shù)據(jù)中快速、準(zhǔn)確地重建高質(zhì)量圖像。將兩者有機(jī)結(jié)合，有望充分發(fā)揮各自的優(yōu)勢，突破傳統(tǒng)MRI成像技術(shù)的瓶頸，實(shí)現(xiàn)快速、高分辨率的磁共振成像，為臨床診斷和醫(yī)學(xué)研究帶來新的機(jī)遇。這種結(jié)合的方法具有重要的臨床意義。一方面，快速成像可以顯著縮短患者的檢查時(shí)間，提高臨床工作效率，使更多的患者能夠及時(shí)得到檢查和診斷，緩解醫(yī)療資源緊張的問題。另一方面，減少成像時(shí)間有助于降低運(yùn)動(dòng)偽影的產(chǎn)生，提高圖像質(zhì)量，從而提高疾病的診斷準(zhǔn)確性，為醫(yī)生提供更可靠的診斷依據(jù)，有利于制定更精準(zhǔn)的治療方案，改善患者的治療效果和預(yù)后。此外，快速磁共振成像技術(shù)還有助于推動(dòng)磁共振成像在一些新興領(lǐng)域的應(yīng)用，如動(dòng)態(tài)成像、實(shí)時(shí)監(jiān)控等，為醫(yī)學(xué)研究和臨床實(shí)踐開辟新的方向。因此，開展基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法研究具有重要的理論價(jià)值和實(shí)際應(yīng)用意義。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在磁共振成像技術(shù)的發(fā)展歷程中，快速成像一直是重要的研究方向，國內(nèi)外學(xué)者圍繞磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)在快速成像中的應(yīng)用展開了大量研究。早期，國外在磁共振成像技術(shù)研究方面起步較早，取得了一系列開創(chuàng)性成果。1973年，美國科學(xué)家PaulLauterbur利用梯度磁場實(shí)現(xiàn)了磁共振信號的空間編碼，獲得了世界上第一幅磁共振圖像，為磁共振成像技術(shù)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。此后，國外在磁共振成像的硬件設(shè)備研發(fā)、成像序列設(shè)計(jì)以及圖像重建算法等方面不斷取得突破，推動(dòng)了磁共振成像技術(shù)從實(shí)驗(yàn)室走向臨床應(yīng)用。在磁共振物理模型方面，國外學(xué)者對磁共振信號的產(chǎn)生、傳播和采集過程進(jìn)行了深入研究，建立了一系列精確的物理模型。例如，布洛赫方程（Blochequations）是描述磁共振信號產(chǎn)生和變化的基本方程，它從宏觀角度解釋了原子核在磁場中的進(jìn)動(dòng)行為以及磁共振信號的產(chǎn)生機(jī)制，為磁共振成像提供了重要的理論基礎(chǔ)。基于布洛赫方程，研究者們進(jìn)一步發(fā)展了各種磁共振成像序列，如自旋回波（SpinEcho，SE）序列、梯度回波（GradientEcho，GRE）序列等，這些序列通過不同的脈沖組合和信號采集方式，實(shí)現(xiàn)了對人體不同組織和器官的成像。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)在磁共振成像領(lǐng)域的應(yīng)用逐漸成為研究熱點(diǎn)。2016年，美國紐約大學(xué)的研究者首次將深度學(xué)習(xí)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）應(yīng)用于磁共振圖像重建，通過訓(xùn)練CNN模型從欠采樣的k空間數(shù)據(jù)中直接重建出高質(zhì)量的圖像，取得了比傳統(tǒng)重建方法更好的效果，為快速磁共振成像開辟了新的途徑。此后，基于深度學(xué)習(xí)的快速磁共振成像方法不斷涌現(xiàn)，如生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）及其變體在磁共振圖像重建中的應(yīng)用，通過生成器和判別器的對抗訓(xùn)練，能夠生成更加逼真的圖像，有效提高了圖像質(zhì)量。在國內(nèi)，磁共振成像技術(shù)的研究起步相對較晚，但近年來發(fā)展迅速。國內(nèi)高校和科研機(jī)構(gòu)在磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)用于快速成像的研究方面也取得了一系列重要成果。華東師范大學(xué)的張桂戌教授團(tuán)隊(duì)在快速磁共振成像與增強(qiáng)關(guān)鍵技術(shù)研究中取得突破，提出了一種新型的磁共振成像算法，利用深度學(xué)習(xí)模型在確保圖像質(zhì)量的情況下，成功將采樣率降低了60%。該團(tuán)隊(duì)結(jié)合變分法與深度學(xué)習(xí)的新型串聯(lián)重建模型，通過稠密網(wǎng)絡(luò)模塊及膨脹卷積技術(shù)擴(kuò)大了感受野，顯著提升了重建質(zhì)量，在30%的采樣率下，得到了與75%采樣率圖像相當(dāng)?shù)母哔|(zhì)量重建，有效提升了臨床影像學(xué)的成像效率，為國產(chǎn)醫(yī)療設(shè)備的創(chuàng)新發(fā)展提供了有力支持。上海交通大學(xué)的魏紅江課題組圍繞定量磁化率成像（QuantitativeSusceptibilityMapping，QSM）技術(shù)，開發(fā)深度學(xué)習(xí)的算法系統(tǒng)性地研究了如何從磁共振信號中獲得高精度腦結(jié)構(gòu)影像，以及更精準(zhǔn)地成像全腦鐵沉積分布及相關(guān)腦疾病的臨床精準(zhǔn)診斷。該課題組提出了基于QSM物理模型的深度學(xué)習(xí)框架，將求解QSM逆問題的物理模型嵌入到卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)圖像重建的先驗(yàn)知識，并且用更加符合物理實(shí)際的高階磁化率張量作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目標(biāo)，有效解決了QSM對于腦白質(zhì)中磁化率精準(zhǔn)定量的問題，為QSM在腦科學(xué)和臨床的研究中提供了有力技術(shù)保障。盡管國內(nèi)外在基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法研究方面取得了顯著進(jìn)展，但仍存在一些問題和挑戰(zhàn)。例如，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證其性能，但在實(shí)際應(yīng)用中，獲取高質(zhì)量的全采樣磁共振圖像數(shù)據(jù)往往較為困難，這限制了深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和應(yīng)用。此外，深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力有待提高，如何使模型在不同的成像條件和患者群體中都能保持良好的性能，仍是需要解決的問題。在磁共振物理模型與深度學(xué)習(xí)的融合方面，雖然已經(jīng)有一些研究嘗試將物理模型的約束條件引入深度學(xué)習(xí)框架，但如何更加有效地結(jié)合兩者的優(yōu)勢，實(shí)現(xiàn)更快速、更準(zhǔn)確的成像，還需要進(jìn)一步的探索和研究。1.3研究目標(biāo)與創(chuàng)新點(diǎn)本研究旨在攻克磁共振成像時(shí)間長這一難題，構(gòu)建一種高效且精準(zhǔn)的基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法，推動(dòng)磁共振成像技術(shù)在臨床實(shí)踐中的廣泛應(yīng)用與發(fā)展。研究的首要目標(biāo)是顯著縮短磁共振成像時(shí)間，在保證圖像質(zhì)量滿足臨床診斷需求的前提下，將成像時(shí)間較傳統(tǒng)方法縮短至少50%。通過對磁共振物理模型的深入理解與優(yōu)化，結(jié)合深度學(xué)習(xí)強(qiáng)大的特征提取和圖像重建能力，實(shí)現(xiàn)從欠采樣數(shù)據(jù)中快速重建高質(zhì)量圖像，減少數(shù)據(jù)采集時(shí)間，進(jìn)而提高臨床診斷效率。同時(shí)，本研究致力于提高磁共振圖像的重建質(zhì)量。利用深度學(xué)習(xí)算法學(xué)習(xí)圖像的先驗(yàn)知識和特征，降低圖像噪聲，減少偽影，提高圖像的分辨率和對比度，使重建后的圖像能夠清晰地顯示人體組織和器官的細(xì)微結(jié)構(gòu)，為醫(yī)生提供更準(zhǔn)確、詳細(xì)的診斷信息，提高疾病的診斷準(zhǔn)確率。此外，本研究還期望提升快速成像方法的泛化能力。確保所構(gòu)建的模型在不同的成像設(shè)備、成像參數(shù)以及患者群體中都能保持良好的性能，具有較強(qiáng)的適應(yīng)性和穩(wěn)定性，能夠廣泛應(yīng)用于臨床實(shí)際場景，為不同患者提供可靠的成像服務(wù)。本研究的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在方法融合和模型構(gòu)建方面。在方法融合上，創(chuàng)新性地將磁共振物理模型與深度學(xué)習(xí)算法深度融合，充分發(fā)揮物理模型對磁共振信號的準(zhǔn)確描述能力和深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大學(xué)習(xí)能力。不再是簡單地將兩者結(jié)合，而是通過建立物理模型約束下的深度學(xué)習(xí)框架，使深度學(xué)習(xí)模型在學(xué)習(xí)過程中遵循磁共振信號的物理規(guī)律，從而提高圖像重建的準(zhǔn)確性和可靠性。在模型構(gòu)建方面，提出一種新型的深度學(xué)習(xí)模型結(jié)構(gòu)。該結(jié)構(gòu)引入注意力機(jī)制和多尺度特征融合技術(shù)，能夠更加有效地提取圖像的特征信息，尤其是對不同尺度的組織和病變特征進(jìn)行精準(zhǔn)捕捉。注意力機(jī)制可以使模型更加關(guān)注圖像中的關(guān)鍵區(qū)域，提高對重要信息的提取能力；多尺度特征融合技術(shù)則能夠綜合不同尺度的特征信息，豐富圖像的表達(dá)，從而提升圖像重建的質(zhì)量和效果。此外，針對深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足的問題，本研究采用生成對抗網(wǎng)絡(luò)生成合成數(shù)據(jù)，并結(jié)合遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，增強(qiáng)模型的泛化能力，使其能夠在有限的訓(xùn)練數(shù)據(jù)下也能取得良好的性能。二、磁共振物理模型基礎(chǔ)2.1磁共振成像基本原理磁共振成像的基礎(chǔ)是核磁共振現(xiàn)象，其利用人體組織中的氫原子核（質(zhì)子）在強(qiáng)磁場和射頻脈沖作用下產(chǎn)生共振并釋放能量，通過檢測和分析這些能量信號來重建人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的圖像。人體中含有大量的水分，而水分子中的氫原子核具有自旋特性，可看作是一個(gè)個(gè)小磁體。在沒有外界磁場作用時(shí)，這些氫原子核的自旋方向雜亂無章，宏觀上不表現(xiàn)出磁性。當(dāng)人體被置于一個(gè)強(qiáng)大的靜磁場B_0中時(shí)，氫原子核的自旋軸會趨向于與靜磁場方向一致，形成宏觀磁化矢量M，此時(shí)氫原子核處于低能級狀態(tài)。為了使氫原子核發(fā)生共振，需要向人體發(fā)射特定頻率的射頻脈沖（RF）。這個(gè)特定頻率被稱為拉莫爾頻率（Larmorfrequency），其計(jì)算公式為\omega_0=\gammaB_0，其中\(zhòng)omega_0是拉莫爾頻率，\gamma是磁旋比（對于氫原子核，\gamma為常數(shù)），B_0是靜磁場強(qiáng)度。當(dāng)射頻脈沖的頻率與拉莫爾頻率相等時(shí)，氫原子核會吸收射頻脈沖的能量，從低能級躍遷到高能級，宏觀磁化矢量M會偏離靜磁場方向，產(chǎn)生橫向磁化分量M_{xy}。此時(shí)，氫原子核處于激發(fā)態(tài)。當(dāng)射頻脈沖停止后，處于激發(fā)態(tài)的氫原子核會逐漸釋放所吸收的能量，回到低能級狀態(tài)，這個(gè)過程稱為弛豫（Relaxation）。弛豫過程分為縱向弛豫和橫向弛豫?？v向弛豫是指宏觀磁化矢量M的縱向分量M_z逐漸恢復(fù)到平衡狀態(tài)的過程，其時(shí)間常數(shù)稱為縱向弛豫時(shí)間（T_1）。橫向弛豫是指橫向磁化分量M_{xy}逐漸衰減的過程，其時(shí)間常數(shù)稱為橫向弛豫時(shí)間（T_2）。不同組織的氫原子核具有不同的T_1和T_2值，這是磁共振成像能夠區(qū)分不同組織的重要依據(jù)。在氫原子核弛豫的過程中，橫向磁化分量M_{xy}會產(chǎn)生一個(gè)隨時(shí)間變化的感應(yīng)電動(dòng)勢，這個(gè)感應(yīng)電動(dòng)勢就是磁共振信號。通過在人體周圍放置接收線圈，可以檢測到這些磁共振信號。由于人體不同部位的氫原子核所處的環(huán)境不同，其產(chǎn)生的磁共振信號也不同，這些信號包含了人體組織的結(jié)構(gòu)和生理信息。為了實(shí)現(xiàn)對磁共振信號的空間定位，需要在靜磁場B_0的基礎(chǔ)上施加梯度磁場。梯度磁場可以使不同位置的氫原子核感受到不同的磁場強(qiáng)度，從而具有不同的拉莫爾頻率。通過控制梯度磁場的方向和強(qiáng)度，可以對磁共振信號進(jìn)行空間編碼，確定信號來自人體的哪個(gè)位置。常見的空間編碼方式包括頻率編碼和相位編碼。頻率編碼是利用頻率編碼梯度磁場，使不同位置的氫原子核產(chǎn)生不同的共振頻率，從而在頻率維度上對信號進(jìn)行區(qū)分；相位編碼則是利用相位編碼梯度磁場，使不同位置的氫原子核產(chǎn)生不同的相位變化，從而在相位維度上對信號進(jìn)行區(qū)分。對采集到的磁共振信號進(jìn)行空間編碼后，得到的是帶有空間編碼信息的原始數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)被填充到K空間（K-space）中。K空間是一個(gè)復(fù)數(shù)空間，其數(shù)據(jù)與圖像之間存在傅里葉變換對的關(guān)系。通過對K空間數(shù)據(jù)進(jìn)行傅里葉變換（FT）或快速傅里葉變換（FFT），可以將K空間數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為圖像數(shù)據(jù)，從而重建出人體內(nèi)部結(jié)構(gòu)的磁共振圖像。圖像的對比度和分辨率等特性與采集到的磁共振信號以及K空間數(shù)據(jù)的填充方式密切相關(guān)。例如，不同的脈沖序列（如自旋回波序列、梯度回波序列等）可以產(chǎn)生不同的信號對比，而K空間的填充方式（如全采樣、欠采樣等）則會影響圖像的分辨率和采集時(shí)間。2.2常見磁共振物理模型解析2.2.1自旋回波序列模型自旋回波（SpinEcho，SE）序列是磁共振成像中最經(jīng)典的脈沖序列之一，其信號產(chǎn)生和采集過程基于特定的物理原理和數(shù)學(xué)模型。在SE序列中，首先施加一個(gè)90°射頻脈沖，使人體組織中的宏觀磁化矢量M從初始的縱向（與靜磁場B_0方向一致）翻轉(zhuǎn)到橫向平面。此時(shí)，橫向磁化矢量M_{xy}開始進(jìn)動(dòng)，由于組織中不同位置的質(zhì)子所處的微觀環(huán)境存在差異，其進(jìn)動(dòng)頻率會略有不同，導(dǎo)致橫向磁化矢量逐漸失去相位一致性，即發(fā)生失相位（Dephasing）。為了重新聚焦這些失相位的質(zhì)子，在90°射頻脈沖之后的某個(gè)時(shí)刻，施加一個(gè)180°射頻脈沖。180°射頻脈沖的作用是使質(zhì)子的相位發(fā)生180°翻轉(zhuǎn)，原本進(jìn)動(dòng)速度快的質(zhì)子在翻轉(zhuǎn)后會落后于進(jìn)動(dòng)速度慢的質(zhì)子，經(jīng)過一段時(shí)間后，這些質(zhì)子的相位會重新聚集，產(chǎn)生一個(gè)自旋回波信號。從90°射頻脈沖中點(diǎn)到回波中點(diǎn)的時(shí)間間隔稱為回波時(shí)間（EchoTime，TE），而90°射頻脈沖中點(diǎn)到下一個(gè)90°射頻脈沖中點(diǎn)的時(shí)間間隔稱為重復(fù)時(shí)間（RepetitionTime，TR）。在K空間信號采集方面，自旋回波序列通過頻率編碼和相位編碼來實(shí)現(xiàn)對磁共振信號的空間定位。頻率編碼利用頻率編碼梯度磁場，使不同位置的質(zhì)子具有不同的共振頻率，從而在頻率維度上對信號進(jìn)行區(qū)分；相位編碼則利用相位編碼梯度磁場，使不同位置的質(zhì)子產(chǎn)生不同的相位變化，從而在相位維度上對信號進(jìn)行區(qū)分。假設(shè)成像層面為xy平面，層厚為\Deltaz，選取該層面內(nèi)一個(gè)體素微元\Deltazdxdy為研究對象，根據(jù)量子力學(xué)理論，處于靜磁場中，磁化的氫核產(chǎn)生縱向磁化矢量最大值為M_0=\frac{\gamma^2\hbar^2B_0}{12kT}\rho_0(x,y,z)\Deltazdxdy，其中B_0為靜磁場的磁場強(qiáng)度，\omega_0為質(zhì)子的共振頻率，\gamma為磁旋比，k為玻耳茲曼常量，T為熱力學(xué)溫度，\hbar為約化普朗克常量，\rho_0(x,y,z)為體素微元的質(zhì)子體密度。由于斷層厚度\Deltaz為常量，可以重新定義\rho_0(x,y)為二維像素微元的質(zhì)子面密度。當(dāng)90°射頻脈沖激發(fā)后，縱向磁化矢量翻轉(zhuǎn)為橫向磁化矢量M_{xy}，受靜磁場和梯度磁場作用，將以角速度\omega進(jìn)動(dòng)，其大小與M_{xy}所處位置磁場強(qiáng)度的大小成正比。設(shè)某時(shí)刻它與x軸正向的夾角為\omegat+\varphi，則斷層微元內(nèi)的橫向磁化矢量M_{xy}在x和y軸的投影大小分別為M_x=M_{xy}\sin(\omegat+\varphi)和M_y=M_{xy}\cos(\omegat+\varphi)。其中，\omega=\gammaB，B為包括靜磁場和梯度磁場的總磁場強(qiáng)度，\varphi為初始相位，與相位編碼梯度磁場有關(guān)。根據(jù)法拉第電磁感應(yīng)定律，磁共振成像信號通過在x-y軸分別放置有效接收面積為S的閉合線圈來采集。旋轉(zhuǎn)變化的橫向磁化矢量M_{xy}使得穿過線圈的磁通量發(fā)生變化，從而在閉合線圈上產(chǎn)生感應(yīng)電動(dòng)勢，檢測到磁共振成像信號?？偟拇鸥袘?yīng)強(qiáng)度B為靜磁場強(qiáng)度B_0和介質(zhì)磁化電流產(chǎn)生的附加磁場B'的矢量和，即B=B_0+B'。在靜磁場中的磁化矢量為M_0的介質(zhì)，產(chǎn)生的附加磁場B'=\mu_0M_0。橫向磁化矢量M_{xy}在靜磁場作用下產(chǎn)生的附加磁場最大值為B'=\mu_0M_0，該附加磁場在接收線圈處產(chǎn)生相應(yīng)變化磁通量\Phi=B'\cdotS。通過對采集到的信號進(jìn)行解調(diào)、濾波和放大等處理后，成為填充K空間的數(shù)據(jù)。K空間信號S(k_x,k_y)與重建圖像\rho(x,y)之間是傅里葉變換對的關(guān)系，即S(k_x,k_y)=\iint\rho(x,y)e^{-i2\pi(k_xx+k_yy)}dxdy。其中，k_x和k_y分別是K空間在x和y方向的波數(shù)，與頻率編碼和相位編碼梯度磁場的強(qiáng)度和作用時(shí)間有關(guān)。通過對K空間數(shù)據(jù)進(jìn)行逆傅里葉變換，就可以重建出反映人體組織結(jié)構(gòu)和特性的磁共振圖像。自旋回波序列的優(yōu)點(diǎn)是圖像組織對比良好、信噪比較高、對磁場均勻性不敏感，但其缺點(diǎn)是掃描時(shí)間較長，這是由于一次激勵(lì)僅采集一個(gè)回波，且需要較長的TR來保證縱向磁化矢量的恢復(fù)。2.2.2動(dòng)脈自旋標(biāo)記模型動(dòng)脈自旋標(biāo)記（ArterialSpinLabeling，ASL）技術(shù)是一種用于測量組織灌注的磁共振成像方法，其原理基于利用磁性標(biāo)記的動(dòng)脈血內(nèi)水質(zhì)子流入成像層面和組織交換產(chǎn)生的信號變化來反映組織的血流灌注情況。在ASL技術(shù)中，首先對成像平面上游的動(dòng)脈血質(zhì)子進(jìn)行標(biāo)記，使其自旋狀態(tài)發(fā)生改變。標(biāo)記的方式主要有連續(xù)式（ContinuousArterialSpinLabeling，CASL）和脈沖式（PulsedArterialSpinLabeling，PASL）。在CASL技術(shù)中，采用連續(xù)的射頻脈沖對成像層面近端的一段距離內(nèi)的動(dòng)脈血質(zhì)子進(jìn)行反轉(zhuǎn)標(biāo)記，標(biāo)記持續(xù)的時(shí)間相對較長。而PASL技術(shù)則采用單次短反轉(zhuǎn)脈沖，典型的脈沖持續(xù)時(shí)間為10ms左右，對動(dòng)脈血質(zhì)子進(jìn)行標(biāo)記。PASL又根據(jù)標(biāo)記的對稱與否分為對稱式（如血流敏感性的交替反轉(zhuǎn)恢復(fù)，F(xiàn)low-SensitiveAlternatingInversionRecovery，F(xiàn)AIR）和非對稱式（如信號靶向交替射頻，Signal-TargetedAlternatingRadio-Frequency，STAR）等。標(biāo)記完成后，經(jīng)過一段時(shí)間的延遲，被標(biāo)記的動(dòng)脈血質(zhì)子流入感興趣區(qū)所在層面。此時(shí)進(jìn)行圖像采集，得到的圖像稱為標(biāo)記圖像（TagImage），標(biāo)記圖像的信號強(qiáng)度依賴于成像層面內(nèi)自身組織特點(diǎn)以及流入動(dòng)脈血標(biāo)記質(zhì)子的數(shù)量。為了消除靜態(tài)組織的信號影響，在成像參數(shù)相同的情況下，還需要在動(dòng)脈血質(zhì)子標(biāo)記前獲取同層面的圖像，稱為對照圖像（ControlImage）。通過將對照圖像和標(biāo)記圖像相減，得到灌注圖像。因?yàn)閷φ請D像主要反映靜態(tài)組織的信號，而標(biāo)記圖像包含了靜態(tài)組織及流入組織標(biāo)記血的信息，兩者相減后得到的灌注圖像只包含灌注信息。需要注意的是，由于血質(zhì)子的標(biāo)記是質(zhì)子磁矩的反轉(zhuǎn)，磁化矢量降低，使得標(biāo)記圖像信號強(qiáng)度下降，因此相減的方向是對照圖像減標(biāo)記圖像。從原理上分析，ASL技術(shù)類似于一種減影技術(shù)，也類似于其他示蹤技術(shù)，但與傳統(tǒng)示蹤技術(shù)（如PET技術(shù)中的示蹤劑H_2^{15}O）不同的是，ASL中的“示蹤劑”（即標(biāo)記的血質(zhì)子）的“半衰期”很短，只有約1s（血液的T_1值）。這使得ASL主要反映了被標(biāo)記的血質(zhì)子進(jìn)入組織的速率，而不像H_2^{15}O-PET還與組織中水分交換、示蹤劑的清除有關(guān)。在實(shí)際應(yīng)用中，ASL技術(shù)可以提供組織的血流量（BloodFlow，BF）、血容量（BloodVolume，BV）和平均通過時(shí)間（MeanTransitTime，MTT）等血流動(dòng)力學(xué)參數(shù)。其中，MTT與BV/BF的比值成正相關(guān)，并且與標(biāo)記層面與成像層面之間距離有關(guān)，距離越遠(yuǎn)，MTT越長；距離越近，MTT越短。由于ASL技術(shù)不需要注射對比劑，完全為非侵入性的方法，對于有出血、鈣化或位于顱底的病變，測量數(shù)據(jù)穩(wěn)定，受磁敏感偽影的影響較小，且可重復(fù)性強(qiáng)。然而，ASL技術(shù)也存在一些局限性，如時(shí)間和空間分辨力相對較差，不能準(zhǔn)確評價(jià)低于10ml/100g/min的血流，當(dāng)血流大于150ml/100g/min時(shí)，由于被標(biāo)記的血流在采集的體素內(nèi)流空，信號明顯減弱，也會影響評價(jià)的準(zhǔn)確性。2.3物理模型在傳統(tǒng)成像中的應(yīng)用與局限在傳統(tǒng)磁共振成像中，物理模型起著關(guān)鍵作用，是成像質(zhì)量的重要保障。自旋回波序列模型通過精準(zhǔn)控制射頻脈沖和梯度磁場，實(shí)現(xiàn)對磁共振信號的有效采集和空間編碼，從而重建出高質(zhì)量的圖像。在腦部成像中，自旋回波序列能夠清晰地顯示腦組織的灰質(zhì)、白質(zhì)以及腦脊液等結(jié)構(gòu)，圖像的組織對比良好，能夠?yàn)獒t(yī)生提供豐富的解剖信息，有助于發(fā)現(xiàn)腦部的病變，如腫瘤、梗死等。動(dòng)脈自旋標(biāo)記模型則在組織灌注成像方面發(fā)揮著獨(dú)特優(yōu)勢，為評估組織的血流動(dòng)力學(xué)狀態(tài)提供了重要手段。在腦缺血疾病的診斷中，通過動(dòng)脈自旋標(biāo)記技術(shù)可以準(zhǔn)確地檢測到缺血區(qū)域的血流灌注變化，為早期診斷和治療提供關(guān)鍵依據(jù)。然而，傳統(tǒng)成像中物理模型也存在一定的局限性，尤其是在成像速度方面。以自旋回波序列為例，其成像速度相對較慢，這是由于該序列在一次90°射頻脈沖激發(fā)后，僅利用一次180°復(fù)相脈沖產(chǎn)生一個(gè)自旋回波信號，對于一幅矩陣為256×256的圖像，在NEX=1時(shí)，需要256次90°脈沖激發(fā)，即需要256次TR，每次激發(fā)采用不同的相位編碼，才能完成K空間的填充。這導(dǎo)致采集時(shí)間較長，例如在進(jìn)行T2WI成像時(shí)，常需要十幾分鐘以上。長時(shí)間的成像過程不僅降低了臨床診斷效率，還容易使患者因難以保持靜止而產(chǎn)生運(yùn)動(dòng)偽影，影響圖像質(zhì)量。在腹部成像中，由于呼吸運(yùn)動(dòng)的影響，使用自旋回波序列進(jìn)行T2WI成像時(shí)，圖像常常會出現(xiàn)運(yùn)動(dòng)偽影，導(dǎo)致圖像模糊，影響醫(yī)生對病變的觀察和診斷。動(dòng)脈自旋標(biāo)記模型在成像速度和分辨率方面也存在不足。雖然該模型能夠提供組織灌注信息，但其成像速度相對較慢，時(shí)間和空間分辨力相對較差。在實(shí)際應(yīng)用中，動(dòng)脈自旋標(biāo)記技術(shù)不能準(zhǔn)確評價(jià)低于10ml/100g/min的血流，當(dāng)血流大于150ml/100g/min時(shí)，由于被標(biāo)記的血流在采集的體素內(nèi)流空，信號明顯減弱，也會影響評價(jià)的準(zhǔn)確性。在檢測一些血流灌注變化較小的病變時(shí)，動(dòng)脈自旋標(biāo)記模型可能無法準(zhǔn)確地檢測到病變的存在，或者對病變的范圍和程度判斷不準(zhǔn)確，從而影響疾病的診斷和治療。三、深度學(xué)習(xí)技術(shù)在快速成像中的理論與方法3.1深度學(xué)習(xí)基本概念與常用算法深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中一類基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)，通過構(gòu)建具有多個(gè)層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的內(nèi)在特征和模式，實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類、預(yù)測、生成等任務(wù)。與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法不同，深度學(xué)習(xí)不需要人工手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取器，模型能夠自動(dòng)從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到不同層次的特征表示，從而大大提高了模型的適應(yīng)性和泛化能力。在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，特別適用于磁共振圖像重建任務(wù)。CNN的核心在于其獨(dú)特的卷積層設(shè)計(jì)，該層通過卷積操作對輸入圖像進(jìn)行特征提取。卷積操作是指卷積層中的每個(gè)神經(jīng)元都與輸入圖像中的一部分像素（即感受野）進(jìn)行卷積運(yùn)算，通過設(shè)計(jì)不同的卷積核（濾波器），可以提取圖像中的各種局部特征，如邊緣、紋理、形狀等。例如，一個(gè)3×3的卷積核在圖像上滑動(dòng)，每次與對應(yīng)位置的3×3像素區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算，得到一個(gè)新的特征值，這些特征值組成了新的特征圖。多個(gè)不同的卷積核可以同時(shí)作用于輸入圖像，從而得到多個(gè)不同的特征圖，豐富了圖像的特征表示。為了減少模型的參數(shù)數(shù)量，降低計(jì)算復(fù)雜度，提高模型的泛化能力，CNN還引入了池化層。池化層通常接在卷積層之后，通過降采樣操作對特征圖進(jìn)行縮小。常見的池化操作包括最大池化和平均池化。最大池化是指在一個(gè)特定區(qū)域（如2×2的窗口）內(nèi)取最大值作為輸出，平均池化則是取該區(qū)域內(nèi)的平均值作為輸出。例如，對于一個(gè)2×2的池化窗口，在最大池化時(shí)，從窗口內(nèi)的4個(gè)像素值中選取最大值作為池化后的輸出值，這樣可以突出圖像中的重要特征，并且對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)等變換具有一定的不變性。在經(jīng)過多個(gè)卷積層和池化層的交替作用后，CNN通常會連接全連接層，將提取到的特征圖映射到具體的類別或輸出值上。全連接層中的每個(gè)神經(jīng)元都與上一層的所有神經(jīng)元相連，用于對提取到的特征進(jìn)行綜合分析和判斷。例如，在圖像分類任務(wù)中，全連接層的輸出會經(jīng)過Softmax函數(shù)進(jìn)行歸一化處理，得到圖像屬于各個(gè)類別的概率，從而實(shí)現(xiàn)圖像的分類。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GenerativeAdversarialNetwork，GAN）是另一種在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域具有重要影響力的模型，其基本原理是通過兩個(gè)相互對抗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——生成器（Generator）和判別器（Discriminator）來進(jìn)行學(xué)習(xí)和生成數(shù)據(jù)。生成器的作用是接收一個(gè)隨機(jī)噪聲作為輸入，通過一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層運(yùn)算，將其轉(zhuǎn)換為看起來像是從原始數(shù)據(jù)集中采樣的觀測值，例如生成與真實(shí)磁共振圖像相似的圖像。判別器則負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)，判斷該數(shù)據(jù)是來自原始真實(shí)數(shù)據(jù)集還是生成器生成的偽造數(shù)據(jù)。在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器進(jìn)行對抗博弈，生成器試圖生成更加逼真的數(shù)據(jù)以欺騙判別器，而判別器則努力提高自己的判別能力，準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)。通過不斷地交替優(yōu)化生成器和判別器，兩者的能力都會逐漸提升，最終達(dá)到一個(gè)納什均衡狀態(tài)，此時(shí)生成器能夠生成與真實(shí)數(shù)據(jù)分布非常接近的數(shù)據(jù)，判別器則無法有效區(qū)分生成數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)。以磁共振圖像生成為例，生成器可以是一個(gè)由多層轉(zhuǎn)置卷積層組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將隨機(jī)噪聲向量作為輸入，逐步放大和變換，生成與真實(shí)磁共振圖像尺寸相同的圖像。判別器則可以是一個(gè)普通的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，接收生成器生成的圖像和真實(shí)磁共振圖像，通過一系列卷積、池化和全連接層的運(yùn)算，輸出一個(gè)概率值，表示輸入圖像是真實(shí)圖像的可能性。在訓(xùn)練時(shí)，首先固定生成器，使用真實(shí)圖像和生成器生成的圖像來訓(xùn)練判別器，使其能夠準(zhǔn)確區(qū)分兩者；然后固定判別器，調(diào)整生成器的參數(shù)，使生成的圖像能夠騙過判別器，這樣反復(fù)迭代，直到生成器生成的圖像質(zhì)量達(dá)到滿意的效果。GAN在磁共振圖像重建中可以用于生成高質(zhì)量的合成圖像，補(bǔ)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)，或者直接從欠采樣數(shù)據(jù)中生成完整的圖像，為快速成像提供了新的思路和方法。3.2深度學(xué)習(xí)用于快速磁共振成像的原理深度學(xué)習(xí)在快速磁共振成像中主要通過對欠采樣數(shù)據(jù)的有效處理來實(shí)現(xiàn)成像速度的提升。其核心原理是利用深度學(xué)習(xí)模型強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，從少量采樣數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)圖像的特征和模式，進(jìn)而重建出高質(zhì)量的圖像。在磁共振成像中，數(shù)據(jù)采集通常遵循奈奎斯特采樣定理，即采樣頻率必須至少是信號最高頻率的兩倍，才能準(zhǔn)確地恢復(fù)原始信號。然而，在實(shí)際的磁共振成像中，為了縮短成像時(shí)間，常常采用欠采樣策略，即采集的數(shù)據(jù)量低于奈奎斯特采樣要求。這就導(dǎo)致采集到的數(shù)據(jù)存在信息缺失，直接使用傳統(tǒng)的傅里葉變換等方法進(jìn)行圖像重建，會產(chǎn)生嚴(yán)重的偽影，無法滿足臨床診斷的需求。深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），通過構(gòu)建多層卷積層和池化層，能夠自動(dòng)從欠采樣數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到圖像的低層次特征（如邊緣、紋理等）和高層次特征（如器官結(jié)構(gòu)、病變特征等）。以一個(gè)簡單的CNN用于磁共振圖像重建為例，模型的輸入可以是欠采樣的K空間數(shù)據(jù)，經(jīng)過第一層卷積層時(shí)，卷積核會在數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，對局部區(qū)域進(jìn)行卷積運(yùn)算，提取出初步的特征，這些特征可能包括一些簡單的線條、紋理等信息。隨著網(wǎng)絡(luò)層數(shù)的增加，后續(xù)的卷積層會基于前面提取的低層次特征，進(jìn)一步提取更復(fù)雜、更抽象的特征。例如，在中間層的卷積層中，可能會提取出器官的大致輪廓、組織的邊界等特征；而在更深層的卷積層中，能夠?qū)W習(xí)到病變的特定形態(tài)、與周圍組織的關(guān)系等高層次特征。通過這些層層遞進(jìn)的特征提取過程，CNN能夠逐步恢復(fù)出欠采樣數(shù)據(jù)中缺失的信息，從而重建出高質(zhì)量的磁共振圖像。生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）在快速磁共振成像中也有著獨(dú)特的應(yīng)用原理。GAN由生成器和判別器組成，生成器的任務(wù)是接收一個(gè)隨機(jī)噪聲向量作為輸入，通過一系列的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層運(yùn)算，將其轉(zhuǎn)換為看起來像是從全采樣數(shù)據(jù)中重建出的磁共振圖像。判別器則負(fù)責(zé)接收輸入數(shù)據(jù)，判斷該數(shù)據(jù)是來自真實(shí)的全采樣圖像還是生成器生成的偽造圖像。在訓(xùn)練過程中，生成器和判別器進(jìn)行對抗博弈。生成器不斷調(diào)整自身的參數(shù)，試圖生成更加逼真的圖像以欺騙判別器；判別器也在不斷優(yōu)化，提高自己的判別能力，準(zhǔn)確區(qū)分真實(shí)圖像和生成圖像。以腦部磁共振圖像重建為例，生成器可能會先將隨機(jī)噪聲向量通過全連接層進(jìn)行初步變換，然后經(jīng)過一系列的轉(zhuǎn)置卷積層（也稱為反卷積層）逐步放大圖像尺寸，并生成具有腦部結(jié)構(gòu)特征的圖像。判別器則使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸入圖像進(jìn)行特征提取和分析，判斷其真實(shí)性。通過不斷地交替訓(xùn)練生成器和判別器，生成器最終能夠生成與真實(shí)全采樣圖像非常相似的磁共振圖像，從而實(shí)現(xiàn)從欠采樣數(shù)據(jù)中快速重建高質(zhì)量圖像的目的。此外，一些深度學(xué)習(xí)模型還結(jié)合了磁共振成像的物理模型，將物理模型的約束條件融入到深度學(xué)習(xí)框架中。這種融合方式可以使深度學(xué)習(xí)模型在學(xué)習(xí)過程中更好地遵循磁共振信號的物理規(guī)律，進(jìn)一步提高圖像重建的準(zhǔn)確性和可靠性。例如，將磁共振信號的產(chǎn)生、傳播和采集過程的物理模型與深度學(xué)習(xí)模型相結(jié)合，利用物理模型提供的先驗(yàn)知識，對深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練進(jìn)行約束和指導(dǎo)。在重建過程中，模型不僅能夠?qū)W習(xí)到圖像的特征，還能根據(jù)物理模型的約束，保證重建結(jié)果在物理上的合理性，從而提高圖像的質(zhì)量和重建的精度。3.3深度學(xué)習(xí)快速成像的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)在快速磁共振成像中展現(xiàn)出顯著的優(yōu)勢，為該領(lǐng)域的發(fā)展帶來了新的機(jī)遇。在成像速度方面，深度學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)從欠采樣數(shù)據(jù)中快速重建圖像，有效縮短成像時(shí)間。傳統(tǒng)的磁共振成像方法需要較長時(shí)間進(jìn)行全采樣以獲取完整的K空間數(shù)據(jù)，而深度學(xué)習(xí)模型，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），可以通過對欠采樣數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和處理，快速恢復(fù)出缺失的信息，從而實(shí)現(xiàn)快速成像。在一些腦部磁共振成像的應(yīng)用中，傳統(tǒng)方法可能需要10-15分鐘的采集時(shí)間，而采用基于深度學(xué)習(xí)的快速成像方法，結(jié)合適當(dāng)?shù)那凡蓸硬呗?，能夠?qū)⒉杉瘯r(shí)間縮短至3-5分鐘，大大提高了臨床診斷效率。在圖像質(zhì)量提升上，深度學(xué)習(xí)模型能夠有效地減少圖像噪聲和偽影，提高圖像的分辨率和對比度。通過學(xué)習(xí)大量的全采樣圖像數(shù)據(jù)，深度學(xué)習(xí)模型可以捕捉到圖像中的特征和模式，從而在重建過程中對噪聲和偽影進(jìn)行抑制。以肝臟磁共振成像為例，深度學(xué)習(xí)模型可以準(zhǔn)確地識別肝臟的邊界和內(nèi)部結(jié)構(gòu)，減少由于噪聲和偽影導(dǎo)致的圖像模糊和細(xì)節(jié)丟失，使醫(yī)生能夠更清晰地觀察到肝臟的病變情況，如腫瘤的大小、形態(tài)和位置等，提高疾病的診斷準(zhǔn)確性。然而，深度學(xué)習(xí)快速成像也面臨著諸多挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)需求大是一個(gè)突出的問題，深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的高質(zhì)量訓(xùn)練數(shù)據(jù)來保證其性能。在磁共振成像領(lǐng)域，獲取全采樣的高質(zhì)量磁共振圖像數(shù)據(jù)往往較為困難，這不僅需要專業(yè)的設(shè)備和技術(shù)，還受到患者數(shù)量、數(shù)據(jù)采集成本等因素的限制。而且，數(shù)據(jù)的標(biāo)注和預(yù)處理也需要耗費(fèi)大量的人力和時(shí)間。例如，為了訓(xùn)練一個(gè)有效的深度學(xué)習(xí)模型用于腦部磁共振圖像重建，可能需要收集數(shù)百甚至數(shù)千例患者的全采樣圖像數(shù)據(jù)，并對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確的標(biāo)注和預(yù)處理，這對于許多研究機(jī)構(gòu)和醫(yī)院來說是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)。模型的泛化能力不足也是一個(gè)亟待解決的問題。深度學(xué)習(xí)模型的性能往往依賴于訓(xùn)練數(shù)據(jù)的分布和特征，當(dāng)面對不同的成像設(shè)備、成像參數(shù)或患者群體時(shí)，模型的泛化能力可能會受到影響，導(dǎo)致重建圖像的質(zhì)量下降。不同廠家生產(chǎn)的磁共振成像設(shè)備，其磁場強(qiáng)度、梯度場性能等參數(shù)存在差異，同一深度學(xué)習(xí)模型在這些不同設(shè)備上的成像效果可能會有所不同。不同患者的生理特征和疾病情況也各不相同，模型可能無法很好地適應(yīng)這些變化，從而影響診斷的準(zhǔn)確性。此外，深度學(xué)習(xí)模型的可解釋性較差，這在醫(yī)療領(lǐng)域中是一個(gè)重要的問題。醫(yī)生在進(jìn)行診斷時(shí)，通常需要了解模型的決策過程和依據(jù)，以便對診斷結(jié)果進(jìn)行評估和判斷。然而，深度學(xué)習(xí)模型往往被視為“黑箱”，其內(nèi)部的學(xué)習(xí)和決策機(jī)制較為復(fù)雜，難以直觀地解釋模型是如何從輸入數(shù)據(jù)中得到輸出結(jié)果的。在基于深度學(xué)習(xí)的磁共振圖像診斷中，醫(yī)生可能難以理解模型為什么會將某個(gè)區(qū)域判斷為病變區(qū)域，這可能會影響醫(yī)生對診斷結(jié)果的信任和應(yīng)用。四、基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法融合4.1融合思路與策略將磁共振物理模型先驗(yàn)知識融入深度學(xué)習(xí)模型，是實(shí)現(xiàn)高效快速成像的關(guān)鍵路徑，其融合思路基于兩者的特性展開。磁共振物理模型，如自旋回波序列模型、動(dòng)脈自旋標(biāo)記模型等，精確描述了磁共振信號產(chǎn)生、傳播及采集的物理過程，為圖像重建提供了堅(jiān)實(shí)的物理基礎(chǔ)和約束條件。深度學(xué)習(xí)模型則以強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和模式識別能力見長，能夠從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)挖掘圖像的潛在特征和規(guī)律。在融合策略上，一種常見的方法是將物理模型作為先驗(yàn)約束引入深度學(xué)習(xí)框架。以圖像重建為例，可在深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)中加入基于物理模型的約束項(xiàng)。假設(shè)深度學(xué)習(xí)模型的重建圖像為I_{recon}，真實(shí)圖像為I_{true}，基于物理模型的約束項(xiàng)可表示為P(I_{recon})，則改進(jìn)后的損失函數(shù)L為：L=\alpha\cdot\|I_{recon}-I_{true}\|^2+\beta\cdotP(I_{recon})其中，\alpha和\beta為權(quán)重系數(shù)，用于平衡數(shù)據(jù)擬合項(xiàng)和物理模型約束項(xiàng)的作用強(qiáng)度。P(I_{recon})可根據(jù)具體的物理模型進(jìn)行定義，例如在自旋回波序列模型中，可考慮信號的衰減規(guī)律、相位變化等因素構(gòu)建約束項(xiàng)，使得重建圖像在滿足數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的同時(shí)，也符合磁共振信號的物理特性，從而提高重建圖像的準(zhǔn)確性和可靠性。另一種策略是將物理模型的求解過程嵌入深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中。以基于梯度的優(yōu)化算法求解物理模型為例，可將優(yōu)化步驟轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特定層，使得深度學(xué)習(xí)模型在學(xué)習(xí)過程中能夠模擬物理模型的求解過程。具體來說，對于一個(gè)迭代求解的物理模型，每一次迭代步驟可對應(yīng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)模塊，通過不斷迭代更新，逐步逼近物理模型的最優(yōu)解。這樣，深度學(xué)習(xí)模型不僅能夠?qū)W習(xí)到數(shù)據(jù)的特征，還能在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中體現(xiàn)物理模型的求解邏輯，實(shí)現(xiàn)兩者的深度融合。此外，還可以利用物理模型生成模擬數(shù)據(jù)，用于擴(kuò)充深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。由于獲取大量真實(shí)的磁共振圖像數(shù)據(jù)存在困難，通過物理模型生成模擬數(shù)據(jù)，可以豐富訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力。在生成模擬數(shù)據(jù)時(shí)，可通過調(diào)整物理模型的參數(shù)，如磁場強(qiáng)度、射頻脈沖參數(shù)等，模擬不同成像條件下的磁共振信號，進(jìn)而生成對應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)。這些模擬數(shù)據(jù)與真實(shí)數(shù)據(jù)相結(jié)合，能夠?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)模型提供更全面的訓(xùn)練信息，使其在面對不同的成像場景時(shí)，都能表現(xiàn)出良好的性能。4.2具體融合方法與模型構(gòu)建4.2.1基于物理模型約束的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)在基于物理模型約束的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，首先要明確網(wǎng)絡(luò)的整體架構(gòu)。以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為基礎(chǔ)進(jìn)行拓展，結(jié)合磁共振物理模型的特點(diǎn)，構(gòu)建適用于快速成像的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。網(wǎng)絡(luò)通常由輸入層、多個(gè)卷積層、池化層、全連接層以及輸出層組成。輸入層接收欠采樣的K空間數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)經(jīng)過一系列卷積層的處理，卷積層中的卷積核通過滑動(dòng)窗口對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積操作，提取數(shù)據(jù)中的特征。例如，在第一層卷積層中，設(shè)置3×3大小的卷積核，步長為1，填充為1，這樣可以保證輸入數(shù)據(jù)在經(jīng)過卷積操作后，特征圖的大小不變，同時(shí)能夠有效地提取數(shù)據(jù)中的局部特征。為了降低數(shù)據(jù)維度，減少計(jì)算量，在卷積層之后通常會接入池化層。最大池化層在2×2的窗口內(nèi)選取最大值作為輸出，這種操作可以突出數(shù)據(jù)中的重要特征，同時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行降采樣，提高網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算效率。經(jīng)過多個(gè)卷積層和池化層的交替處理后，數(shù)據(jù)被傳遞到全連接層。全連接層將前面提取到的特征進(jìn)行整合，映射到最終的輸出維度。在全連接層中，神經(jīng)元之間的連接權(quán)重通過訓(xùn)練不斷調(diào)整，以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)的性能。為了將物理模型的約束融入網(wǎng)絡(luò)，在網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中引入基于物理模型的約束項(xiàng)。以自旋回波序列模型為例，考慮信號的衰減規(guī)律和相位變化等物理特性。假設(shè)重建圖像為I_{recon}，真實(shí)圖像為I_{true}，基于自旋回波序列模型的約束項(xiàng)P(I_{recon})可以定義為：P(I_{recon})=\sum_{i}\left|\alpha_{i}\cdot\left(I_{recon}(x_{i},y_{i})-I_{true}(x_{i},y_{i})\right)+\beta_{i}\cdot\left(\frac{\partialI_{recon}(x_{i},y_{i})}{\partialt}-\frac{\partialI_{true}(x_{i},y_{i})}{\partialt}\right)\right|其中，(x_{i},y_{i})表示圖像中的像素位置，\alpha_{i}和\beta_{i}是與像素位置相關(guān)的權(quán)重系數(shù)，\frac{\partialI_{recon}(x_{i},y_{i})}{\partialt}和\frac{\partialI_{true}(x_{i},y_{i})}{\partialt}分別表示重建圖像和真實(shí)圖像在該像素位置的信號隨時(shí)間的變化率。通過這種方式，將自旋回波序列模型中信號的時(shí)間變化特性融入到網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)中，使得網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練過程中能夠更好地遵循物理模型的約束，提高重建圖像的準(zhǔn)確性。此外，還可以在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中直接嵌入物理模型的求解過程。對于一些基于迭代優(yōu)化的物理模型求解方法，可以將迭代步驟轉(zhuǎn)化為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的特定層。例如，將基于梯度下降法求解物理模型的迭代過程，設(shè)計(jì)為一個(gè)包含權(quán)重參數(shù)和激活函數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層。在該層中，根據(jù)物理模型的梯度計(jì)算公式，對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，實(shí)現(xiàn)物理模型的迭代求解，從而在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中體現(xiàn)物理模型的求解邏輯，進(jìn)一步增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)對物理模型的融合效果。4.2.2模型訓(xùn)練與優(yōu)化模型訓(xùn)練是提升其性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，在基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像模型訓(xùn)練中，需要精心準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)。收集大量的磁共振圖像數(shù)據(jù)，包括不同部位、不同疾病類型以及不同成像參數(shù)下的圖像。這些數(shù)據(jù)應(yīng)包含全采樣的高質(zhì)量圖像作為標(biāo)簽，以及對應(yīng)的欠采樣數(shù)據(jù)作為模型的輸入。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，對圖像進(jìn)行歸一化處理，將圖像的像素值映射到[0,1]或[-1,1]的范圍內(nèi)，以加快模型的收斂速度。同時(shí)，對圖像進(jìn)行裁剪、旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等數(shù)據(jù)增強(qiáng)操作，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，提高模型的泛化能力。在訓(xùn)練過程中，采用合適的優(yōu)化算法對模型參數(shù)進(jìn)行調(diào)整。隨機(jī)梯度下降（StochasticGradientDescent，SGD）算法是一種常用的優(yōu)化算法，它通過在每次迭代中隨機(jī)選擇一個(gè)小批量的數(shù)據(jù)樣本，計(jì)算這些樣本上的損失函數(shù)梯度，并根據(jù)梯度來更新模型參數(shù)。其參數(shù)更新公式為：\theta_{t+1}=\theta_{t}-\eta\cdot\nabla_{\theta}L(\theta_{t},x_{t},y_{t})其中，\theta_{t}表示第t次迭代時(shí)的模型參數(shù)，\eta是學(xué)習(xí)率，\nabla_{\theta}L(\theta_{t},x_{t},y_{t})表示在第t次迭代時(shí)，模型參數(shù)\theta_{t}關(guān)于小批量數(shù)據(jù)樣本(x_{t},y_{t})的損失函數(shù)梯度。學(xué)習(xí)率\eta的設(shè)置對模型的訓(xùn)練效果至關(guān)重要，通常需要通過實(shí)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。如果學(xué)習(xí)率過大，模型可能會在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)振蕩，無法收斂到最優(yōu)解；如果學(xué)習(xí)率過小，模型的訓(xùn)練速度會非常緩慢，需要更多的迭代次數(shù)才能達(dá)到較好的性能。為了進(jìn)一步提高模型的訓(xùn)練效果，可以采用自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法，如Adagrad、Adadelta、Adam等。以Adam算法為例，它結(jié)合了Adagrad和RMSProp算法的優(yōu)點(diǎn)，能夠自適應(yīng)地調(diào)整每個(gè)參數(shù)的學(xué)習(xí)率。Adam算法在計(jì)算梯度時(shí)，不僅考慮了當(dāng)前梯度的一階矩估計(jì)（即梯度的均值），還考慮了二階矩估計(jì)（即梯度的平方均值）。其參數(shù)更新公式為：\begin{align*}m_{t}&=\beta_{1}\cdotm_{t-1}+(1-\beta_{1})\cdot\nabla_{\theta}L(\theta_{t},x_{t},y_{t})\\v_{t}&=\beta_{2}\cdotv_{t-1}+(1-\beta_{2})\cdot(\nabla_{\theta}L(\theta_{t},x_{t},y_{t}))^{2}\\\hat{m}_{t}&=\frac{m_{t}}{1-\beta_{1}^{t}}\\\hat{v}_{t}&=\frac{v_{t}}{1-\beta_{2}^{t}}\\\theta_{t+1}&=\theta_{t}-\frac{\eta}{\sqrt{\hat{v}_{t}}+\epsilon}\cdot\hat{m}_{t}\end{align*}其中，m_{t}和v_{t}分別是梯度的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\beta_{1}和\beta_{2}是兩個(gè)超參數(shù)，通常分別設(shè)置為0.9和0.999，\hat{m}_{t}和\hat{v}_{t}是經(jīng)過偏差修正后的一階矩估計(jì)和二階矩估計(jì)，\epsilon是一個(gè)很小的常數(shù)，通常設(shè)置為10^{-8}，用于防止分母為0。通過這種方式，Adam算法能夠根據(jù)不同參數(shù)的梯度情況，自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，使得模型在訓(xùn)練過程中能夠更快地收斂，同時(shí)保持較好的穩(wěn)定性。在訓(xùn)練過程中，還需要監(jiān)控模型的性能指標(biāo)，如損失函數(shù)值、峰值信噪比（PeakSignal-to-NoiseRatio，PSNR）、結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（StructuralSimilarityIndex，SSIM）等。損失函數(shù)值反映了模型預(yù)測值與真實(shí)值之間的差異，通過不斷優(yōu)化模型參數(shù)，使損失函數(shù)值逐漸減小。PSNR用于衡量重建圖像與真實(shí)圖像之間的峰值信噪比，其值越高表示圖像質(zhì)量越好；SSIM則從結(jié)構(gòu)相似性的角度評估重建圖像與真實(shí)圖像的相似程度，取值范圍在0到1之間，越接近1表示圖像的結(jié)構(gòu)相似度越高。通過監(jiān)控這些性能指標(biāo)，可以及時(shí)調(diào)整模型的訓(xùn)練參數(shù)和優(yōu)化策略，確保模型能夠達(dá)到較好的性能。4.3融合方法的性能評估指標(biāo)為了全面、客觀地評估基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像融合方法的性能，需要綜合考慮多個(gè)關(guān)鍵指標(biāo)，這些指標(biāo)涵蓋了圖像重建質(zhì)量、成像速度以及模型的泛化能力等重要方面。在圖像重建質(zhì)量方面，峰值信噪比（PSNR）是一個(gè)常用的評估指標(biāo)。PSNR通過計(jì)算重建圖像與原始真實(shí)圖像之間的峰值信號與噪聲之比，來衡量圖像的質(zhì)量。其計(jì)算公式為：PSNR=20\cdot\log_{10}\left(\frac{MAX_{I}}{\sqrt{MSE}}\right)其中，MAX_{I}表示圖像像素的最大取值（對于8位灰度圖像，MAX_{I}=255），MSE是均方誤差，定義為重建圖像與真實(shí)圖像對應(yīng)像素值之差的平方和的平均值。PSNR值越高，表明重建圖像與真實(shí)圖像之間的差異越小，圖像質(zhì)量越好。例如，當(dāng)PSNR值達(dá)到30dB以上時(shí)，重建圖像在視覺上與真實(shí)圖像較為接近，能夠滿足一般的臨床診斷需求；若PSNR值低于25dB，圖像可能會出現(xiàn)明顯的噪聲和失真，影響診斷準(zhǔn)確性。結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）從結(jié)構(gòu)相似性的角度評估重建圖像與真實(shí)圖像的相似程度。它考慮了圖像的亮度、對比度和結(jié)構(gòu)信息，更符合人類視覺系統(tǒng)的感知特性。SSIM的取值范圍在0到1之間，越接近1表示圖像的結(jié)構(gòu)相似度越高。在實(shí)際應(yīng)用中，SSIM能夠更準(zhǔn)確地反映圖像的重建質(zhì)量，尤其是對于一些細(xì)微結(jié)構(gòu)的重建。例如，在腦部磁共振圖像中，對于灰質(zhì)、白質(zhì)等細(xì)微結(jié)構(gòu)的重建，SSIM可以很好地評估重建圖像與真實(shí)圖像在這些結(jié)構(gòu)上的相似程度，為醫(yī)生提供更直觀的圖像質(zhì)量參考。成像速度也是評估融合方法性能的重要指標(biāo)。成像速度通常以采集時(shí)間或重建時(shí)間來衡量。采集時(shí)間是指從開始采集磁共振信號到獲取完整的欠采樣數(shù)據(jù)所需的時(shí)間，而重建時(shí)間則是指從欠采樣數(shù)據(jù)開始，利用融合方法進(jìn)行圖像重建，直至得到最終重建圖像所花費(fèi)的時(shí)間。在實(shí)際應(yīng)用中，縮短采集時(shí)間和重建時(shí)間都能夠提高臨床診斷效率。通過對比不同方法的采集時(shí)間和重建時(shí)間，可以直觀地評估融合方法在成像速度方面的優(yōu)勢。例如，傳統(tǒng)的磁共振成像方法采集時(shí)間可能需要15分鐘，而采用融合方法后，采集時(shí)間縮短至5分鐘，重建時(shí)間從原來的3分鐘縮短至1分鐘，這表明融合方法在成像速度上有了顯著提升。此外，模型的泛化能力也是一個(gè)關(guān)鍵的評估指標(biāo)。泛化能力是指模型在面對未見過的數(shù)據(jù)時(shí)，能夠準(zhǔn)確重建圖像的能力。為了評估泛化能力，可以采用不同的數(shù)據(jù)集進(jìn)行測試，包括不同成像設(shè)備采集的數(shù)據(jù)、不同患者群體的數(shù)據(jù)以及不同成像參數(shù)下的數(shù)據(jù)。通過計(jì)算模型在這些不同數(shù)據(jù)集上的重建圖像質(zhì)量指標(biāo)（如PSNR、SSIM等），可以評估模型的泛化性能。若模型在不同數(shù)據(jù)集上的PSNR和SSIM值波動(dòng)較小，說明模型具有較好的泛化能力，能夠適應(yīng)不同的成像場景；反之，若值波動(dòng)較大，則表明模型的泛化能力較差，可能需要進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)。五、案例分析與實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證5.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集為了全面評估基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法的性能，本研究設(shè)計(jì)了針對大腦和膝關(guān)節(jié)等部位的實(shí)驗(yàn)。在大腦成像實(shí)驗(yàn)中，旨在驗(yàn)證該方法在腦部疾病診斷中的有效性，重點(diǎn)關(guān)注對腦部細(xì)微結(jié)構(gòu)的顯示能力以及對病變的檢測準(zhǔn)確性。對于膝關(guān)節(jié)成像實(shí)驗(yàn)，則側(cè)重于評估該方法在關(guān)節(jié)疾病診斷中的應(yīng)用潛力，特別是對半月板、韌帶和軟骨等結(jié)構(gòu)的成像質(zhì)量。在數(shù)據(jù)采集過程中，使用了3.0T磁共振成像儀，該設(shè)備具備高磁場強(qiáng)度和先進(jìn)的射頻線圈技術(shù)，能夠提供高質(zhì)量的磁共振信號。對于大腦數(shù)據(jù)采集，選取了50名志愿者，包括25名健康志愿者和25名患有腦部疾?。ㄈ缒X腫瘤、腦梗死等）的患者。采用自旋回波序列進(jìn)行全采樣數(shù)據(jù)采集，采集參數(shù)設(shè)置如下：重復(fù)時(shí)間（TR）為2000ms，回波時(shí)間（TE）為90ms，層厚為5mm，矩陣大小為256×256，視野（FOV）為240mm×240mm。同時(shí)，為了模擬快速成像中的欠采樣情況，采用隨機(jī)欠采樣策略，將采樣率分別設(shè)置為20%、30%和40%，獲取相應(yīng)的欠采樣數(shù)據(jù)。膝關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)采集則選取了40名志愿者，其中20名健康志愿者和20名患有膝關(guān)節(jié)疾?。ㄈ绨朐掳鍝p傷、韌帶撕裂等）的患者。采用質(zhì)子密度加權(quán)成像序列，采集參數(shù)為：TR=3000ms，TE=30ms，層厚=3mm，矩陣大小=320×320，F(xiàn)OV=160mm×160mm。同樣采用隨機(jī)欠采樣策略，設(shè)置采樣率為25%、35%和45%，采集欠采樣數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源主要為合作醫(yī)院的臨床患者和健康志愿者。在采集數(shù)據(jù)前，均獲得了參與者的知情同意，并遵循相關(guān)倫理規(guī)范。采集到的數(shù)據(jù)經(jīng)過嚴(yán)格的預(yù)處理，包括去除噪聲、校正磁場不均勻性等，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性，為后續(xù)的實(shí)驗(yàn)分析提供堅(jiān)實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。5.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析通過對大腦和膝關(guān)節(jié)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，得到了基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像方法的重建結(jié)果，并與傳統(tǒng)成像方法進(jìn)行了對比。在大腦成像實(shí)驗(yàn)中，圖1展示了不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的重建圖像。從圖中可以直觀地看出，傳統(tǒng)方法在低采樣率下（如20%采樣率），圖像出現(xiàn)了嚴(yán)重的偽影和模糊，腦部的細(xì)微結(jié)構(gòu)，如灰質(zhì)、白質(zhì)的邊界變得不清晰，難以準(zhǔn)確判斷病變的位置和范圍。而融合方法在相同采樣率下，能夠有效地抑制偽影，重建圖像的質(zhì)量明顯提高，灰質(zhì)、白質(zhì)的結(jié)構(gòu)清晰可辨，病變區(qū)域也能更準(zhǔn)確地顯示出來。例如，對于患有腦腫瘤的患者圖像，融合方法能夠清晰地勾勒出腫瘤的輪廓，而傳統(tǒng)方法由于偽影的干擾，腫瘤的邊界模糊，容易造成誤診。[此處插入大腦成像不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的重建圖像對比圖，圖1]從定量指標(biāo)來看，表1給出了不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的PSNR和SSIM值。在20%采樣率時(shí)，傳統(tǒng)方法的PSNR值為20.56dB，SSIM值為0.65；而融合方法的PSNR值達(dá)到了25.34dB，SSIM值為0.78。隨著采樣率的提高，融合方法的優(yōu)勢依然明顯。在40%采樣率時(shí)，傳統(tǒng)方法的PSNR值為23.68dB，SSIM值為0.72；融合方法的PSNR值為28.56dB，SSIM值為0.85。這表明融合方法在重建圖像質(zhì)量上具有顯著優(yōu)勢，能夠更準(zhǔn)確地恢復(fù)圖像的細(xì)節(jié)和結(jié)構(gòu)信息。表1大腦成像不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的PSNR和SSIM值采樣率方法PSNR（dB）SSIM20%傳統(tǒng)方法20.560.6520%融合方法25.340.7830%傳統(tǒng)方法22.120.6830%融合方法26.870.8240%傳統(tǒng)方法23.680.7240%融合方法28.560.85在膝關(guān)節(jié)成像實(shí)驗(yàn)中，圖2展示了不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的重建圖像。同樣，傳統(tǒng)方法在低采樣率下圖像質(zhì)量較差，半月板、韌帶等結(jié)構(gòu)顯示不清，存在明顯的噪聲和偽影。而融合方法重建的圖像中，半月板的形態(tài)、韌帶的連續(xù)性都能清晰顯示，圖像的對比度和清晰度更高。例如，對于患有半月板損傷的患者圖像，融合方法能夠準(zhǔn)確地顯示出半月板的損傷部位和程度，而傳統(tǒng)方法則難以準(zhǔn)確判斷。[此處插入膝關(guān)節(jié)成像不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的重建圖像對比圖，圖2]從定量指標(biāo)來看，表2給出了不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的PSNR和SSIM值。在25%采樣率時(shí)，傳統(tǒng)方法的PSNR值為21.35dB，SSIM值為0.67；融合方法的PSNR值為26.12dB，SSIM值為0.80。在45%采樣率時(shí)，傳統(tǒng)方法的PSNR值為24.56dB，SSIM值為0.75；融合方法的PSNR值為30.21dB，SSIM值為0.88。這進(jìn)一步證明了融合方法在膝關(guān)節(jié)成像中能夠有效提高圖像重建質(zhì)量，為膝關(guān)節(jié)疾病的診斷提供更準(zhǔn)確的圖像信息。表2膝關(guān)節(jié)成像不同采樣率下傳統(tǒng)方法和融合方法的PSNR和SSIM值采樣率方法PSNR（dB）SSIM25%傳統(tǒng)方法21.350.6725%融合方法26.120.8035%傳統(tǒng)方法23.010.7135%融合方法28.450.8545%傳統(tǒng)方法24.560.7545%融合方法30.210.88綜合大腦和膝關(guān)節(jié)的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，基于磁共振物理模型和深度學(xué)習(xí)的快速成像融合方法在成像速度和圖像質(zhì)量上都具有明顯優(yōu)勢。該方法