买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉天津大学申请的专利面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115063499B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210587353.0，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法是由庞彦伟;刘金枭;刘一鸣设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法，包括以下步骤：步骤1、获取磁共振数据，构建深度强化学习模型的训练和测试数据；步骤2、基于步骤1获得的训练数据进行重建网络的预训练；步骤3、依据步骤2得到的预训练重建网络构建强化学习系统的环境和决策网络，进而实现对放射状切片自适应的高性能k空间主动欠采样。本发明能够提高对k空间数据的利用能力，改善目前单目标奖励函数对图像质量变化表示不够充分的问题，并通过重新建立重建网络的训练模式，使得强化学习的目标明确，提高磁共振成像质量。

本发明授权面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法在权利要求书中公布了：1.一种面向磁共振成像放射状采样轨迹的切片自适应确定方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、获取磁共振数据，构建深度强化学习模型的训练和测试数据； 步骤2、基于步骤1获得的训练数据进行重建网络的预训练； 步骤3、依据步骤2得到的预训练重建网络构建强化学习系统的环境和决策网络，进而实现对放射状切片自适应的高性能k空间主动欠采样； 步骤4、对步骤3所构建的决策网络进行训练，得到训练好的决策网络； 步骤5、对步骤4得到的训练好的决策网络进行测试，验证网络效果； 步骤6、将训练好的采样轨迹决策模型集成到硬件设备当中，结合磁共振设备进行实际采集过程中放射状切片自适应采样轨迹的确定； 所述步骤2的具体方法包括： 1根据k1构建k空间欠采样掩码M，M的形状与k1的形状相同，M中的全部数据点均设置为0； 2设加速倍率目标为N1倍，N2为单个全采样数据k1包含的放射状辐条总数，对每一个全采样数据k1随机选取|N2N1|条辐条，并根据被选择辐条的数据位置，将M中对应的位置赋值为1，其余位置为0； 3将M与全采样数据k1点乘等到欠采样数据k2，并将k2做逆傅里叶变换得到欠采样图像数据x2，将x2作为训练过程中重建网络的输入，x1作为预训练重建网络使用的图像真值，进行预训练重建网络的训练； 所述步骤3所构建的强化学习系统的环境如下： 在强化学习的框架下，构建放射状采样轨迹学习的交互环境，环境初始状态为只采集45°辐条构成的状态； 强化学习系统的环境能够对当前的动作决策依据重建图像质量的改善程度进行评价，并能够将当前的欠采样数据状态结合采样动作转移到下一个欠采样数据状态，终止状态为具有|N2N1|个辐条的状态； 所述步骤3所构建的决策网络如下： 决策网络包括特征提取模块和动作价值预测模块；所述特征提取模块与动作价值预测模块相连接，所述特征提取模块基于卷积神经网络，动作价值预测模块基于全连接网络；特征提取模块的输入为步骤2得到的预训练重建网络计算得到的重建图像，输出为重建图像的特征图；所述动作价值预测模块的输入为特征图的一维展开，输出为不同动作对应的预测价值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人天津大学，其通讯地址为：300071 天津市南开区卫津路92号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。