買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標用IPTOP,全免費！專利年費監控用IP管家,真方便！

龍圖騰網恭喜昆明理工大學申請的專利一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建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：CN114820859B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-23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：202210492674.2，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建方法是由段繼忠;李璽蘭設計研發完成，并于2022-05-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建方法，屬于磁共振成像技術領域。本發明將數據驅動的自適應稀疏變換學習TransformLearning,TL引入ESPIRiT模型中，提出了一種基于ESPIRiT多組靈敏度算子結合數據驅動自適應稀疏變換學習正則項的并行MRI重建算法，命名為TL?ESPIRiT。該算法引入緊框架技術進行求解，仿真實驗結果表明，與LpJTV?ESPIRiT和TV?ESPIRiT模型相比，TL?ESPIRiT模型減少了重建圖像的階梯偽影，紋理細節和邊緣輪廓信息保留完整，重建圖像比較清晰。

本發明授權一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于稀疏變換學習的改進ESPIRiT重建方法，其特征在于：包括以下步驟：S0：初始化，令k＝0，x0＝RFSHy，t0＝0，b0＝HΦ0z0，λ，其中，k是循環變量，表示數據的第k次迭代，上標“0”表示初始值，表示待重建的多分量圖像，N＝Nh×Nv表示單線圈幅度圖像的像素點數，Nv和Nh分別是單線圈幅度圖像的行數和列數，xj表示待重建的第j個分量圖像，j＝1......J表示靈敏度圖組的索引，x1和xJ分別表示列向量化的待重建多分量圖像x的第1個分量圖像和第J個分量圖像，J表示靈敏度圖的總組數，x0表示x的初始值，表示欠采樣多線圈K空間數據，表示第c個線圈的欠采樣K空間數據，M為單線圈K空間數據實際采樣點數，且M＜＜N，c＝1......C表示接收線圈的索引，y1和yC分別表示列向量化的欠采樣多線圈K空間數據y的第1個線圈數據和第C個線圈數據，C表示并行成像所使用的接收線圈個數，上標“T”表示矩陣轉置，上標“H”表示矩陣復共軛轉置，是一個欠采樣矩陣，其中表示從K空間網格中選擇采樣點位置的矩陣，IC為C×C的單位矩陣，表示克羅內克積，是傅里葉算子，和分別表示Nh點和Nv點的二維傅里葉變換矩陣，為靈敏度圖組矩陣，通過ESPIRiT模型獲得，S的第c個線圈的第j組靈敏度圖用Scj表示，S11表示第1個線圈的第1組靈敏度圖，SCJ表示第C個線圈的第J組靈敏度圖，與表示中間變量，t0和分別為t和對應的初始值；Pi·：表示第i個圖像塊提取線性算子，可從多分量圖像中提取J個大小為的圖像塊，并將提取出的J個圖像塊轉換成的矩陣，P1·表示第1個矩陣提取線性算子，表示第NP個矩陣提取線性算子，表示圖像塊的稀疏變換矩陣，W0表示W的初始值，表示點離散余弦變換矩陣，Ψ為定義的變換，且Ψ0為Ψ的初始值；Φ是一個緊框架，且ΦHΦ＝I2nN，Φ0為Φ的初始值；Hx，θ是硬閾值函數，x表示輸入矩陣，θ表示閾值，λ為參數，且λ0，z為中間變量，將所有的z按順序拼接成矩陣且Z表示從z中抽取2N個圖像塊拼接成n×2N的矩陣，P1z1和PNz2分別表示中間變量從多分量圖像z中提取的第1個圖像塊和第2N個圖像塊，表示Z＝P1z1…PNz1P1z2…PNz2的初始值，輔助變量為列向量化的編碼矩陣，b0表示b的初始值；S1：計算第k+1次迭代的中間變量zk+1，計算公式如下： 其中，表示第k次迭代的中間變量L為的梯度的Lipschitz常數；S2：初始化j＝1；S3：更新Bk＝unvecbk，計算公式如下： S4：計算第k+1次的中間變量，Zk+1： S5：對Zk+1BkH進行奇異值分解，得到Zk+1BkH＝U∑VH；其中，Bk是輔助變量B的第k次迭代，Zk+1是中間變量Z的第k+1次迭代，U，∑，V是奇異值分解因子；S6：變換更新，計算第k+1次迭代的稀疏變換Wk+1，計算公式如下：Wk+1＝VUH；S7：硬閾值去噪，計算第k+1次迭代的輔助變量bk+1，計算公式如下：bk+1＝HΦkzk，λ；S8：判斷是否完成所有圖像分量，若j＝J進入步驟S9；否則，令j＝j+1后返回S3；S9：計算第k+1次迭代的待重建圖像xk+1，計算公式如下：xk+1＝ΦkHbk+1；S10：計算第k+1次迭代的定義變換Ψk+1，計算公式如下： S11：計算第k+1次迭代的緊框架Φk+1，計算公式如下： S12：對重建的多分量圖像xk+1使用平方和的平方根SOS來計算重建的單線圈幅度圖像，計算公式如下： 其中，表示第k+1次迭代的單線圈幅度重建圖像；S13：計算第k+1次迭代的第一中間變量S14：計算第k+1次迭代的第二中間變量S15：計算和之間的相對誤差RE，計算式為： 其中，表示第k次迭代的單線圈幅度重建圖像；S16：判斷是否滿足算法停止標準，若滿足RE＜tol，則進入步驟S17；否則置k＝k+1，并返回S1；S17：輸出最終的重建單線圈幅度圖像

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昆明理工大學，其通訊地址為：650093 云南省昆明市五華區學府路253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”。