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龙图腾网获悉成都众影医疗科技有限公司申请的专利基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换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：CN120107396B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-29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：202510542637.1，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换方法是由周敏雄;陈灵静;王聆;胡梦婷;王思瑞;王君;王成龙;杨光设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换方法在说明书摘要公布了：本发明涉及渗透测试安全领域，其涉及一种基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换方法，包括数据采集与拟合；数据生成；数据预处理；建立深度神经模型，本发明采用深度学习技术实现对输入的任意不同对比度的常规磁共振扫描序列模态数据进行定量MRI模态转换，本发明通过深度学习网络引入磁共振序列参数编码，能够实现任意对比度常规MRI图像到定量MRI参数图的高效转换，显著减少了传统方法中依赖多次扫描和复杂拟合计算所需的时间。相比现有技术，大幅提升了定量MRI数据的获取效率。

本发明授权基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的定量磁共振成像的模态转换方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、数据采集与拟合，使用磁共振设备对目标对象进行扫描，采集不同序列参数的模态数据，根据物理公式拟合得到目标对象的定量MRI图像数据； S2、数据生成，基于合成定量MRI图像数据的公式生成具有不同序列扫描参数的常规磁共振扫描序列模态数据； S3、数据预处理，通过统一分辨率、去极值、Z-Score归一化及数据增强对常规磁共振扫描序列模态数据进行预处理，确保数据一致性和标准化； 所述数据增强包括跨模态对比增强，通过随机遮挡部分模态输入如T1加权或T2加权图像，强制模型基于剩余模态生成缺失模态的定量参数图，并通过对比损失函数优化模型对多模态关联特征的学习能力； S4、建立深度神经模型，采用深度学习技术实现对输入的任意不同对比度的常规磁共振扫描序列模态数据进行定量MRI模态转换； 所述步骤S4采用U-Net卷积神经网络建立深度神经模型，所述神经网络包括多个卷积层、池化层、上采样层、跳跃连接层和参数编码模块，所述参数编码模块用于编码序列扫描参数，所述序列扫描参数为物理参数； 所述步骤S4具体包括以下子步骤： S401、采用U-Net卷积神经网络对序列扫描参数进行编码，将编码后的物理参数通过独立全连接层映射到高维嵌入空间，生成物理参数嵌入，将所述物理参数嵌入与对应模态的卷积特征图在通道维度上进行相加，使物理参数信息融入特征图中，并通过卷积层对相加后的特征图进行处理； S402、所述神经网络采用多分支结构处理不同对比度的输入图像，每个分支通过引入参数嵌入层编码物理参数并与分支特征图融合；各分支特征在中间层拼接并融合通道特征后，在上采样阶段结合多尺度特征，通过不同卷积层生成对应的定量磁共振图像； S403、采用注意力机制动态调整参数权重，增强模型对不同解剖区域的适应性，提升定量参数图的局部精度。

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