SYSTEMS AND METHODS FOR MAGNETIC RESONANCE IMAGE RECONSTRUCTION WITH DENOISING

Systems and methods for improving magnetic resonance imaging relate to reconstructing multi-slice images based on sharing the strong structural similarities between adjacent image slices. In addition, a joint denoising method exploits these structural similarities. In part the reconstruction is based on use of a residual neural networks and denoising is achieved with a deep learning based strategy. The system and method have proved useful in both simulation and in vivo brain experiments, demonstrating significant noise reduction in all images and revealing more microstructural details in quantitative diffusion maps. Systèmes et procédés permettant d'améliorer l'imagerie par résonance magnétique, se rapportant à la reconstruction d'images multi-tranches sur la base du partage des fortes similarités structurelles entre des tranches d'image adjacentes. De plus, un procédé de débruitage conjoint exploite ces similarités structurelles. En partie, la reconstruction est basée sur l'utilisation d'un réseau neuronal résiduel et le débruitage est réalisé avec une stratégie basée sur l'apprentissage profond. Le système et le procédé s'avèrent utiles à la fois dans la simulation et dans des expériences encéphaliques in vivo, démontrant une réduction significative du bruit dans toutes les images et révélant plus de détails microstructurels dans des cartes de diffusion quantitatives.