最近，深度学习的磁共振增强技术又火热起来。深度学习的磁共振增强技术，比传统的技术更为有效的去掉图像中的噪声，提升磁共振图像扫描质量。
目前，各个地区、医院和不同厂商的设备在扫描方面的参数并不统一，再加上深度学习技术对于原始图像有一定的敏感性，导致很多深度学习模型，换家医院，甚至同家医院换个磁共振设备后，模型增强效果就会大打折扣。
能不能制作一个软件，让不了解深度学习的医生也能在自己的电脑上训练出针对于自己本院图像的深度学习模型，并能自动对磁共振扫描的图像进行增强呢？有了医生等专业人员自己参与模型训练，是否有可能训练出更为通用性和泛化性的模型呢？ 于是，我决定自己写一个磁共振深度学习图像增强软件，让对深度学习感兴趣的医生，能直观了解磁共振深度学习增强技术，并通过该软件建立自己深度学习增强模型，并且可以和他人分享模型。
软件本身也是一个简易PACS服务器及深度学习服务器。训练好的模型，可以一键部署到深度学习服务器。支持接收从磁共振扫描机发送的图像，进行深度学习增强后，自动重新发回磁共振扫描机。
该软件只用于学习，研究使用，切勿用于临床诊断。
MR DL 软件具备以下特点：
● 一个软件完成磁共振深度学习建模的所有流程：图像数据清洗，模型训练，模型测试，模型部署，无需其他软件协助。
● “零”基础训练出自己深度学习模型，无需使用者具备人工智能、机器学习及深度学习知识。
● 支持标准DICOM磁共振数据（非压缩格式），所有解剖部位、切面及不同对比图像可以单独或联合进行训练建模。
● 可以帮助影像科医生方便、快捷的针对本院磁共振图像训练出针对性的磁共振深度学习模型，提高磁共振扫描图像质量。训练出来的模型可以分享给他人，提高他人的扫描效率。
● 支持具备Cuda技术GPU加速，成倍提升训练、测试及部署速度。
● 对低配置计算机也提供兼容，即使没有独立显卡（GPU）协助，通过CPU也可以完成训练、测试及部署等所有工作。(我尝试过在集成显卡，内存只有8G，i5处理器的笔记本上进行训练，测试和部署）
● 软件单个模型参数大小为700万+，支持多模型切换。如：高、中、低去噪模型。
● 对于参与训练模型的数据数量没有上限，只要硬盘能装下。（我自己尝试过使用37万张DICOM图像，共计70+GB大小数据进行训练）
● 模型训练过程中，可以随时暂停训练，暂停后，可以从暂停处继续训练模型。
● 暂停模型训练时，可以添加、删除训练图像以及修改训练参数，或是对模型进行测试。
● 模型测试，采用原始图像和深度增强图像1：1对比方式，支持窗宽窗位调整，缩放及平移，可以直观的了解深度学习模型增强后的图像和原始图像的细节差异。
● 软件本身也是一个PACS服务器及深度学习服务器。训练好的模型，可以一键部署到深度学习服务器。
● 软件支持接收从磁共振扫描机发送的图像，进行深度学习增强后，自动重新发回磁共振扫描机。
● 详尽的视频操作说明，让所有人都可以直接上手。
