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龍圖騰網恭喜中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利基于深度學習的磁共振參數成像方法、裝置及智能終端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：CN114782567B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-30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：202210238508.X，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于深度學習的磁共振參數成像方法、裝置及智能終端是由黎浩翔;朱燕杰;梁棟;劉新;鄭海榮設計研發完成，并于2022-03-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的磁共振參數成像方法、裝置及智能終端在說明書摘要公布了：本申請涉及磁共振成像的領域，尤其是涉及一種基于深度學習的磁共振參數成像方法、裝置及智能終端，基于深度學習的磁共振參數成像方法包括：確定多幅第一低分辨率加權圖像到第一高分辨率定量圖像的正向轉化關系，以及確定第一高分辨率定量圖像到多幅第一高分辨率加權圖像的逆向轉化關系；基于定量卷積網絡和物理模型，構建一體式網絡；獲取訓練數據集；基于訓練數據集，訓練一體式網絡；將待分析的多幅第二低分辨率加權圖像輸入訓練完成的一體式網絡，得到超分辨率定量圖像。本申請具有提高訓練完成后的一體式網絡的性能和可解釋性，并且省去了相關技術中先圖像超分辨率處理再非線性擬合處理的繁瑣步驟，減少整體耗時的特點。

本發明授權基于深度學習的磁共振參數成像方法、裝置及智能終端在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的磁共振參數成像方法，其特征在于，包括：確定多幅第一低分辨率加權圖像到第一高分辨率定量圖像的正向轉化關系，以及確定所述第一高分辨率定量圖像到多幅第一高分辨率加權圖像的逆向轉化關系；基于對應于所述正向轉化關系的定量卷積網絡和對應于所述逆向轉化關系的物理模型，構建一體式網絡，其中，所述定量卷積網絡包括定量損失函數，所述物理模型包括加權損失函數；獲取已經確定所述正向轉化關系和所述逆向轉化關系的訓練數據集；基于所述訓練數據集，訓練所述一體式網絡，其中，所述定量損失函數和所述加權損失函數在訓練過程中同時進行優化；將待分析的多幅第二低分辨率加權圖像輸入訓練完成的所述一體式網絡，得到超分辨率定量圖像。

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中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518000 廣東省深圳市南山區西麗深圳大學城學苑大道1068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”。