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中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院周欣獲國家專利權

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龍圖騰網獲悉中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院申請的專利基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法獲國家發(fā)明授權專利權,本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN117173270B

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-15發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉:該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為:202311131632.7,技術領域涉及:G06T11/00;該發(fā)明授權基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法是由周欣;李梓萌;肖灑;王成;鄧依凡;孫獻平;葉朝輝設計研發(fā)完成,并于2023-09-04向國家知識產權局提交的專利申請。

基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法在說明書摘要公布了:本發(fā)明提供了基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法,包括跨模態(tài)生成網絡,k空間重建網絡及圖像域重建網絡。跨模態(tài)生成網絡,利用全采樣的參考模態(tài)圖像得到合成的全采樣目標模態(tài)圖像,經過傅里葉變換得到合成的全采樣目標模態(tài)k空間數據。k重建網絡根據欠采樣目標模態(tài)k空間數據以及合成的全采樣目標模態(tài)k空間數據預測完整的目標模態(tài)k空間數據,再利用圖像域重建網絡得到最終的目標模態(tài)重建圖像。本發(fā)明通過一個跨模態(tài)生成網絡有效地引入了參考模態(tài)數據作為額外的信息源,利用多核MRI數據之間的信息互補性,增強了重建圖像的細節(jié)信息,顯著地提高了目標模態(tài)的重建質量。

本發(fā)明授權基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法在權利要求書中公布了:1.基于圖像生成的肺部多核MRI人工智能重建方法,其特征在于,包括如下步驟:步驟1、獲取訓練集及測試集,其中訓練集及測試集均包括多個樣本組,每個樣本組均包括2D全采樣參考模態(tài)圖像、2D全采樣目標模態(tài)k空間數據、與2D全采樣目標模態(tài)k空間數據對應的2D欠采樣目標模態(tài)k空間數據以及2D全采樣目標模態(tài)圖像;步驟2、構建跨模態(tài)生成網絡;步驟3、將步驟1生成的訓練集中2D全采樣參考模態(tài)圖像輸入到步驟2構建跨模態(tài)生成網絡中得到對應合成的全采樣目標模態(tài)圖像;步驟4、構建k空間重建網絡;步驟5、將步驟3獲得的合成的全采樣目標模態(tài)圖像進行二維傅里葉變換得到合成的全采樣目標模態(tài)k空間數據,再將合成的全采樣目標模態(tài)k空間數據與步驟1生成的訓練集中2D欠采樣目標模態(tài)k空間數據進行通道拼接操作,得到的聯合k空間數據輸入到步驟4構建的k空間重建網絡中得到對應重建的目標模態(tài)k空間數據;步驟6、構建圖像域重建網絡;步驟7、將步驟5獲得的重建的目標模態(tài)k空間數據進行二維傅里葉反變換得到重建的目標模態(tài)圖像域數據,再將重建的目標模態(tài)圖像域數據與步驟3獲得的合成的全采樣目標模態(tài)圖像進行通道拼接操作,得到的聯合圖像數據輸入到步驟6構建的圖像域重建網絡中得到對應最終重建的目標模態(tài)圖像;步驟8、設定總損失函數;步驟9、根據步驟8設定的總損失函數,對跨模態(tài)生成網絡,k空間重建網絡及圖像域重建網絡進行訓練,并保存所有網絡的參數;步驟10、將步驟1生成的測試集中2D全采樣參考模態(tài)圖像,2D欠采樣目標模態(tài)k空間數據輸入到步驟9訓練完成的網絡中,獲得測試最終重建的目標模態(tài)圖像;所述參考模態(tài)為1HMRI,目標模態(tài)為129XeMRI。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術,可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院精密測量科學與技術創(chuàng)新研究院,其通訊地址為:430071 湖北省武漢市武昌區(qū)小洪山西30號;或者聯系龍圖騰網官方客服,聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。

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