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龍圖騰網(wǎng)恭喜大連海事大學(xué)申請(qǐng)的專利基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119477699B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510059179.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T3/4053；該發(fā)明授權(quán)基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法是由潘現(xiàn)偉;王思淼;劉宇男;魯明羽設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-01-15向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法，涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，其特征在于，包括以下步驟：S1：對(duì)患者前列腺M(fèi)RI進(jìn)行圖像預(yù)處理，通過降采樣操作獲取低分辨率MRI圖像；S2：基于空間和頻域信息構(gòu)建空間?頻域Mamba模塊，提取并融合MRI圖像的空間信息和頻域信息；S3：將所述S1中獲得的低分辨率圖像特征輸入到由多個(gè)級(jí)聯(lián)SFMamba組成的特征提取編碼器和解碼器中，提取圖像多層次語義特征，重建高分辨率MRI圖像。本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法，方便實(shí)現(xiàn)前列腺M(fèi)RI超分辨率重建。

本發(fā)明授權(quán)基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于頻域感知狀態(tài)空間模型的前列腺M(fèi)RI超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1：對(duì)患者前列腺M(fèi)RI進(jìn)行圖像預(yù)處理，通過降采樣操作獲取患者低分辨率MRI圖像；S2：基于空間和頻域信息構(gòu)建空間-頻域Mamba模塊，提取并融合低分辨率MRI圖像的空間信息和頻域信息；S3：將所述S1中獲得的低分辨率MRI圖像特征輸入到由多個(gè)級(jí)聯(lián)空間-頻域Mamba模塊組成的特征提取編碼器和解碼器中，提取圖像多層次語義特征，重建高分辨率MRI圖像；S4：引入混合損失函數(shù)優(yōu)化目標(biāo)，將所述S3中的編碼器和解碼器過程重復(fù)迭代，優(yōu)化模型，將低分辨率MRI圖像重建為高分辨率MRI圖像；所述S1的處理步驟包括：S11：將前列腺疾病患者M(jìn)RI圖像進(jìn)行尺寸調(diào)整、像素強(qiáng)度值標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理操作；S12：將預(yù)處理后的MRI圖像采用雙三次插值進(jìn)行降采樣操作，重構(gòu)高分辨率MRI圖像為低分辨率MRI圖像，將低分辨率MRI圖像特征表示為，其輸入空間可表示為，其中R表示定義的三維空間，和分別表示圖像的長和寬，3代表圖像和特征的通道數(shù)為3；所述S2的處理步驟包括：S21：構(gòu)建基于空間和頻域信息的空間-頻域Mamba模塊，首先將模塊的輸入特征進(jìn)行線性映射和卷積操作，設(shè)空間-頻域Mamba模塊的輸入和輸出特征分別表示為和，首先經(jīng)過一層線性層和一層卷積層，將輸入特征映射為，該過程可形式化為： （1）其中：表示1×1卷積操作； 表示線性操作；S22：將所述S21中輸出的特征圖分別輸入空間Mamba分支和頻域Mamba分支，從兩種不同維度抽取圖像的空間語義特征和頻域語義特征；在空間Mamba分支中，遞次對(duì)進(jìn)行DWConv操作、SiLU激活函數(shù)轉(zhuǎn)換、空間掃描和標(biāo)準(zhǔn)化，其中DWConv表示深度可分離卷積，空間掃描策略采用VMamba掃描機(jī)制從水平和垂直兩個(gè)方向?qū)D像進(jìn)行特征提取,該過程表示為： （2）其中：，，和分別表示標(biāo)準(zhǔn)化、2D掃描、SiLU激活函數(shù)和深度可分離卷積操作；在頻域Mamba分支中，通過引入三級(jí)非下采樣剪切波變換算法，將所述S21中輸出的特征圖分解為低頻子帶和高頻子帶特征，之后進(jìn)行DWConv和SiLU激活函數(shù)操作來獲取隱藏狀態(tài)空間的特征表示，最后通過逆NSST過程重構(gòu)并輸出頻域Mamba分支的語義特征，在掃描策略上，為了適應(yīng)NSST算法從低到高的子帶信息特征，引入從低頻到高頻的順序掃描策略，在掃描方向上采用水平、垂直以及在兩個(gè)方向上的翻轉(zhuǎn)掃描逐次獲取圖像的低頻和高頻語義信息，該分支操作過程可形式化為： （3） （4）其中：，，和分別表示頻域特征、頻域掃描策略、非下采樣剪切波變換及其逆操作；S23：將所述S21中經(jīng)線性層后進(jìn)行SiLU激活函數(shù)操作，而后分別與所述S22中兩個(gè)分支輸出的語義特征和進(jìn)行逐元素乘積，最后按照通道將兩個(gè)分支的語義特征進(jìn)行串聯(lián)，輸出融合了圖像空間和頻域兩個(gè)維度信息的語義特征，其數(shù)學(xué)形式可表示為： （5）其中：表示逐元素乘積； 表示串聯(lián)操作。

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