磁共振成像（MRI）作为一种无创的医学影像技术，在临床诊断中发挥着重要作用。然而，MRI图像中常常存在各种伪影，这些伪影不仅影响图像质量，还可能误导医生的诊断。同时，不同的MRI序列提供了不同的组织对比度信息，对序列进行分类有助于医生更快地获取所需信息。因此，利用深度学习技术进行MRI序列分类与伪影检测具有重要的临床意义。
数据预处理是深度学习模型训练前的关键步骤。对于MRI图像，通常需要进行去噪、标准化、归一化等处理，以提高模型的泛化能力。此外，还需要对图像进行标注，包括序列分类标签和伪影检测标签，以供模型训练使用。
在模型构建阶段，选择了深度学习中的卷积神经网络（CNN）作为基础模型。CNN具有强大的图像特征提取能力，适用于医学影像分析任务。具体来说，构建了一个多任务的CNN模型，同时处理MRI序列分类和伪影检测两个任务。
# 示例模型构建代码（简化版）
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Model
from tensorflow.keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, Flatten, Dense
input_img = Input(shape=(256, 256, 1)) # 假设MRI图像为灰度图
# 共享特征提取层
x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(input_img)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
x = Flatten()(x)
# 序列分类分支
sequence_output = Dense(10, activation='softmax', name='sequence_class')(x) # 假设有10个序列类别
# 伪影检测分支
artifact_output = Dense(1, activation='sigmoid', name='artifact_detection')(x) # 二分类任务
# 构建模型
model = Model(inputs=input_img, outputs=[sequence_output, artifact_output])
model.compile(optimizer='adam', loss={'sequence_class': 'sparse_categorical_crossentropy', 'artifact_detection': 'binary_crossentropy'}, metrics=['accuracy'])
在模型训练阶段，使用了带标注的MRI图像数据集，通过多次迭代训练模型，使其能够准确地进行MRI序列分类和伪影检测。训练过程中，采用了早停法（early stopping）来防止模型过拟合。模型训练完成后，使用独立的测试集对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1分数等指标。
本文详细介绍了如何利用深度学习技术进行MRI序列分类与伪影检测。通过数据预处理、模型构建、训练与评估等步骤，构建了一个多任务的CNN模型，实现了对MRI图像的序列分类和伪影检测。实验结果表明，该模型具有较高的准确率和鲁棒性，为医学影像分析提供了新的思路和方法。
（此处省略具体参考文献，实际撰写时应列出相关学术论文、书籍等）