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人体脑部MRI通常是多切片的，并且相邻切片间存在数据冗余。深度学习已经成为欠采样MRI重建领域的有力工具，然而目前基于深度学习的重建算法主要是针对单幅MRI图像。为了充分利用脑部MRI数据中的数据冗余，以获取更高的重建质量与加速因子，提出了一种深度迭代卷积神经网络（ DICNN）。在每次迭代中，首先使用双向卷积模块（BDC）探索相邻切片间的数据冗余，然后用ΣD卷积模块（RNEI）进一步探索单幅MRI切片内部的数据冗余。在单线圈的脑部MRI数据集上的仿真实验表明，提出的重建算法在不同欠采样因子下的重建效果优于基于单幅MRI图像的重建算法。该方法不仅能够有效地利用脑部MRI切片间的数据冗余，恢复更多的组织结构细节，还能进行实时的MRI重建，速度可达每秒49张。
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