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龍圖騰網恭喜浙江工業大學申請的專利基于SPRNN和多尺度參考模態的多模態MRI輔助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：CN113240763B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-10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：202110377350.X，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于SPRNN和多尺度參考模態的多模態MRI輔助重建方法是由李小薪;張晟源;鄭敬一;陳志杰;胡海根;周乾偉設計研發完成，并于2021-04-08向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于SPRNN和多尺度參考模態的多模態MRI輔助重建方法在說明書摘要公布了：一種基于SPRNN和多尺度參考模態的快速MRI輔助重建方法，包括如下步驟：步驟1輸入u倍欠采樣的參考模態圖像和全采樣的參考模態圖像步驟2由深度亞像素遞歸神經網絡得到重構后的待定模態圖像圖1給出了深度亞像素遞歸神經網絡fSPRNNyu,y′；Θ的設計方案。本發明將亞像素卷積、數據一致性算子、多尺度參考模態與多模態MRI輔助重建技術相結合，基于遞歸神經網絡對高倍欠采樣的MR圖像進行逐步重建，能夠有效降低輸入數據中的大量偽影對重構效果的影響，能有效提升待定模態的MRI圖像的重建質量。

本發明授權基于SPRNN和多尺度參考模態的多模態MRI輔助重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于SPRNN和多尺度參考模態的多模態MRI輔助重建方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：步驟1輸入倍欠采樣的參考模態圖像和全采樣的參考模態圖像表示k空間中的倍欠采樣的待定模態的MRI圖像，表示MRI圖像所在的k空間，表示yu的維度，N為全采樣的MRI圖像的維度；步驟2由深度亞像素遞歸神經網絡得到重構后的待定模態圖像其中，表示MRI圖像所在的像素空間；所述步驟2，深度亞像素遞歸神經網絡fSPRNN·,·；Θ定義如下： 其中，Θ＝{Θ1,…,ΘD}為深度亞像素遞歸神經網絡fSPRNN的參數集，H表示Hermitian轉置操作，D為fSPRNN的子網個數，fd·,·；Θd為fSPRNN的第d個子網，定義如下： 這里，為亞像素上采樣算子，為重構模塊，表示對k空間中的全欠采樣的MRI圖像進行中心下采樣，表示數據一致性算子，d∈{1,2,…,D}，

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