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龍圖騰網恭喜中國科學院精密測量科學與技術創新研究院申請的專利一種用于多核的磁共振指紋成像方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN117872243B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-01發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410043337.4，技術領域涉及：G01R33/50；該發明授權一種用于多核的磁共振指紋成像方法是由周欣;袁亞平;郭茜旎;孫獻平;葉朝輝設計研發完成，并于2024-01-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于多核的磁共振指紋成像方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種用于多核的磁共振指紋成像方法，本發明設計的磁共振指紋成像脈沖序列包括設定循環次數的脈沖序列集合，每個脈沖序列集合包括一個T2準備脈沖和快速小角度激發采樣脈沖集合，快速小角度激發采樣脈沖集合包括設定數量的不同翻轉角FA、不同重復時間TR、以及不同回波時間TE的快速小角度激發采樣脈沖；T2準備脈沖采用絕熱脈沖，可以用于超極化狀態下多核的弛豫參數定量；可以通過絕熱脈沖調制T2的權重，適用于多核短T2弛豫時間的精準定量；還可以對T1、T2、以及T2*多個弛豫參數進行同時定量，定量速度快。

本發明授權一種用于多核的磁共振指紋成像方法在權利要求書中公布了：1.一種用于多核的磁共振指紋成像方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、構建用于多核的磁共振指紋成像脈沖序列；所述磁共振指紋成像脈沖序列為：磁共振指紋成像脈沖序列包括設定循環次數的脈沖序列集合，每個脈沖序列集合包括T2準備脈沖和快速小角度激發采樣脈沖集合，快速小角度激發采樣脈沖集合包括設定數量的不同翻轉角FA、不同重復時間TR、以及不同回波時間TE的快速小角度激發采樣脈沖；將絕熱脈沖作為T2準備脈沖；步驟2、構建優化磁共振指紋成像脈沖序列的序列參數的目標函數，根據目標函數計算得到實驗序列參數，再根據實驗序列參數計算得到磁共振指紋成像脈沖序列的單次掃描時間；磁共振指紋成像脈沖序列的序列參數包括翻轉角FA、重復時間TR、以及回波時間TE；所述步驟2具體包括以下步驟：步驟2.1、根據縱向磁化矢量Mz和橫向磁化矢量Mxy構建磁共振指紋成像脈沖序列的序列參數下T1、T2、以及T2*的費雪兒信息矩陣Iμ[n]，θ；其中，μ[n]是磁共振指紋成像脈沖序列的序列參數，μ[n]＝[TRn，FAn，TEn]T，TRn、FAn、以及TEn分別為磁共振指紋成像脈沖序列的一個脈沖序列集合中第n個快速小角度激發采樣脈沖對應的第n個重復時間TR、第n個翻轉角FA、以及第n個回波時間TE的參數設置，θ是弛豫參數，θ＝[T1，T2，T2*]T；其中，縱向磁化矢量Mz基于以下公式計算：MZ[n]＝cosFA[n]×exp-TR[n]T1×Mz[n-1]式中，Mz[n]為第n個翻轉角FA[n]和第n個重復時間TR[n]后的縱向磁化矢量的大小，且將初始縱向磁化矢量Mz[0]歸一化為1；橫向磁化矢量Mxy基于以下公式計算：Mxy[n]＝sinFA[n]×exp-TE[n]T2*×Mz[n]式中，Mxy[n]為第n個翻轉角FA[n]和第n個重復時間TR[n]后的橫向磁化矢量大小；步驟2.2、根據費雪兒信息矩陣得到費雪兒信息矩陣的逆矩陣I-1μ[n],θ，再根據費雪兒信息矩陣的逆矩陣I-1μ[n],θ構建優化序列參數的目標函數，優化序列參數的目標函數為： s.t.TRmin≤TRn≤TRmax,TEmin≤TEn≤TEmax,TEnTRn-3,|FAn-FAn-1|2式中，tr是求解矩陣W×I-1μ[n],θ的秩，W為弛豫參數θ相關的權重矩陣，l為累加參數，N為采樣次數，s.t.是約束條件，TRmin和TRmax分別是重復時間TR設定的取值范圍的最小值和最大值，TEmin和TEmax分別是回波時間TE設定的取值范圍的最小值和最大值，TEnTRn-3是重復時間TR至少比回波時間TE長3ms，|FAn-FAn-1|2是翻轉角FA每次變化的絕對值小于2度，是數值最小化函數，計算使函數取最小值時的μ[n]值，μ[n]值是序列參數的值；步驟2.3、最后根據構建優化序列參數的目標函數，使用MATLAB的非線性最小化函數計算得到優化后的翻轉角FA、重復時間TR、以及回波時間TE的實驗序列參數，再根據實驗序列參數計算得到磁共振指紋成像脈沖序列的單次掃描時間；步驟3、使用步驟2中實驗序列參數掃描步驟1中磁共振指紋成像脈沖序列，獲得多核原始磁共振數據；步驟4、根據步驟2得到的實驗序列參數，使用布魯克方程模擬不同T1、T2及T2*三個弛豫參數下橫向磁化矢量在實驗序列參數下的信號演化曲線，所有弛豫參數對應的信號演化曲線構成弛豫參數的指紋字典，使用奇異值分解方法對指紋字典進行壓縮；步驟5、使用非均勻快速傅立葉變換將步驟3得到的多核原始磁共振數據重建為圖像數據集，并使用奇異值分解方法對圖像數據集進行壓縮；步驟6、壓縮后的圖像數據集中每個體素與壓縮后的指紋字典進行匹配，使用矩陣最小二乘法獲得與體素信號差別最小的信號指紋，得到體素的T1、T2、以及T2*的值分布。

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