研究内容：磁共振动态成像图像间具有强相关性，建立图像帧间准确的数学模型，对于提高成像的空间和时间分辨率，具有十分重要的意义。同时，模型中需要考虑呼吸、心跳等运动的影响，才能实现动态磁共振图像的准确重建。筹建期内拟针对快速磁共振动态成像展开研究，挖掘图像帧间的内在关系，搭建深度神经网络用于快速磁共振动态成像，提高重建的准确性；在磁共振平台实现快速动态成像采集方法，采集10组心脏电影成像数据用于网络初步测试。

研究目标：在国产磁共振上实现心脏电影的快速扫描，采集10组测试数据，加速倍数由联影磁共振的3倍提高到不低于5倍。

研究方案：建立高维动态数据的有效表示，如低维流形表示，将动态图像投影到某低维流形空间，以空间低维度表示图像内在相关性；低秩表示，将动态图像在时间和空间维度的数据用低秩矩阵表示，“时空”矩阵由动态磁共振图像时间轴上每帧变换成列向量合并构成。此外，动态磁共振图像本身仍满足变换稀疏性。将上述有效表达作为非线性约束，构建图像重建的数学模型。针对该数学模型，通过引入辅助变量，能实现模型的快速求解。考虑到低维流形空间以及稀疏变化表示泛化能力有限，将此迭代算法中及稀疏变换替换成神经网络，成像参数也尝试通过学习获取，进一步实现精准成像。

核心团队：中国科学院深圳先进技术研究院郑海荣教授课题组曾参与深圳先进院—上海联影共同组成的“高端磁共振成像技术创新团队”项目，研制了具备成像平台的国内首型3.0T磁共振成像系统，成为国际上首个具备压缩感知和多先验快速成像功能的商业3.0T磁共振成像系统。并为后续研究及本项目奠定了坚实的基础。该核心团队有朱燕杰研究员、王珊珊副研究员、张进副研究员、张振副教授等等。