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龍圖騰網恭喜南昌大學申請的專利一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI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：CN119672160B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03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：202510179458.6，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI重建方法是由劉且根;李偉;官瑜;蔡沁融;傅金廷;范秋筠;田啟源設計研發完成，并于2025-02-19向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI重建方法在說明書摘要公布了：本發明提供了一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI重建方法，包括：形成開源腦部數據集；構建基于正交分解的子空間擴散模型，通過將k空間數據分解到子空間中進行擴散，從而更好地捕捉數據分布并在噪聲環境下保持穩健性；設計用于提取該模型內的先驗信息的迭代求解算法；采用迭代求解算法應用于該模型對測試數據集進行測試，輸出最終的修復圖像。本發明促進了在復雜分布中有效信息的學習，解決了固有的高維外推挑戰，并降低了與擴散模型相關的計算成本。對不同數據集的全面實驗清楚地表明，本發明在重建速度和質量方面優于其他的方法。

本發明授權一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于正交分解的子空間擴散模型的MRI重建方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟A：形成開源腦部數據集，開源腦部數據集分為訓練數據集和測試數據集；步驟B：基于訓練數據集，構建基于正交分解的子空間擴散模型，基于正交分解的子空間擴散模型通過將k空間數據分解到子空間中進行擴散，從而更好地捕捉數據分布并在噪聲環境下保持穩健性；步驟C：設計用于提取基于正交分解的子空間擴散模型內的先驗信息的迭代求解算法；步驟D：采用迭代求解算法應用于基于正交分解的子空間擴散模型對測試數據集進行測試，輸出最終的修復圖像、測試結果圖像的峰值信噪比值和結構相似性，以此進行圖像質量評價；所述步驟B，具體包括以下子步驟：（1）設計網絡結構擴散模型：采用SDE描述擴散過程，數學公式如下： ，式中，為SDE的漂移系數，為擴散系數，為標準布朗運動，t為連續時間變量，x為數據樣本；采用逆向SDE描述逆方向擴散過程，數學公式如下： ，式中，是無窮小的反向時間步長，是逆向的布朗運動，是分數函數；以m為時間點，將擴散時間劃分為多個子區間，子空間擴散過程的數學公式如下： ，式中，為正交矩陣，T為矩陣的轉置；漂移系數的數學公式如下： ，式中，δ表示狄拉克函數，為單位矩陣；通過DWT將來自k空間數據的高維概率分布分解為擴散過程中的低頻分量和高頻分量，數學公式如下： ， ，式中，W表示DWT，表示LL低頻分量，分別表示LH高頻分量、HL高頻分量、HH高頻分量，表示內積，i和j分別表示LL低頻分量、LH高頻分量、HL高頻分量，HH高頻分量中的一個；小波域中所有這些頻率分量K，數學公式如下： ；（2）訓練基于正交分解的子空間擴散模型采用SDE描述子空間中的擴散過程，數學式如下： ；基于正交分解的子空間擴散模型，通過以下數學式進行訓練： ，式中，表示對時間的期望，λt是一個正權重函數，表示對初始數據分布的期望，表示在給定條件下，對的條件分布采樣的期望，是估計的對數概率函數，是精確對數概率函數的梯度；通過不斷的循環迭代使基于正交分解的子空間擴散模型學習k空間數據分布，直到通過多次迭代達到一個收斂值，最終完成模型構建。

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南昌大學，其通訊地址為：330000 江西省南昌市紅谷灘新區學府大道999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”。