核磁共振图像去噪：卷积神经网络方法

卷积神经网络可以用于核磁共振图像去噪，具体步骤如下：

1. 数据预处理：将原始核磁共振图像进行预处理，包括降噪、去伪影等处理。

2. 数据准备：将预处理后的图像分成训练集、验证集和测试集。

3. 构建卷积神经网络：使用卷积神经网络构建模型，可以使用深度卷积神经网络（DCNN）、卷积自编码器（CAE）等。

4. 训练模型：使用训练集对卷积神经网络进行训练，通过反向传播算法对网络参数进行优化。

5. 评估模型：使用验证集对模型进行评估，调整网络参数以提高模型性能。

6. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，评估模型在新数据上的性能。

7. 应用模型：使用训练好的模型对真实核磁共振图像进行去噪。