中南大学黄建龙获国家专利权
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龙图腾网获悉中南大学申请的专利基于深度学习的心脏图像重建方法及系统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：CN114565711B 。
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：202111631832.X，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权基于深度学习的心脏图像重建方法及系统是由黄建龙;徐斐然;廖志芳;丁雨寒设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的心脏图像重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于深度学习的心脏图像重建方法及系统，包括：选取多个受试者的心脏进行切片扫描成像，每个切片获得三个图像，包括一个正常图像，一个AP方向的图像和一个FH方向的图像，将扫描获得的图像作为训练数据集，且扫描获得的图像包括清晰图像和模糊图像；使用ResNet模型对心脏扫描获得的图像进行分类，再使用多个SRN‑Deblur子模型对不同方向的模糊图像进行去模糊操作；利用AP方向的图像和FH方向的图像，计算血流矢量在三维空间中的方向和大小，用于测量模拟模糊图像的去模糊效果。利用速度编码磁共振成像进行四维流磁共振成像在心血管血流分析中具有很强的潜力，深度学习可以重建缺陷图像，消除速度编码磁共振成像中的运动模糊。
本发明授权基于深度学习的心脏图像重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的心脏图像重建方法，其特征在于，包括： 步骤1，选取多个受试者的心脏进行切片扫描成像，每个切片获得三个图像，包括一个正常图像，一个AP方向的图像和一个FH方向的图像，将扫描获得的图像作为训练数据集，且扫描获得的图像包括清晰图像和模糊图像； 步骤2，使用ResNet模型对心脏扫描获得的图像进行分类，再使用多个SRN-Deblur子模型对不同方向的模糊图像进行去模糊操作； 步骤3，利用AP方向的图像和FH方向的图像，计算血流矢量在三维空间中的方向和大小，用于测量模拟模糊图像的去模糊效果。
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1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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