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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备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：CN119919291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05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：202510416238.0，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备是由赵坤;郑培阳;李亚婷;刘勇设计研发完成，并于2025-04-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备，涉及图像处理技术领域，训练方法包括：对结构磁共振图像进行各向异性下采样以得到用于模拟临床结构磁共振低分辨率图像的目标低分辨率图像；基于参考结构磁共振图像生成目标低分辨率图像对应的图像样本，并基于图像样本和结构磁共振图像训练深度学习模型，以将该深度学习模型训练为用于将图像样本重建为超分辨率图像的结构磁共振超分辨率图像重建模型。本申请能够提高图像样本模拟临床中厚层扫描的低分辨率图像的有效性及合理性，能够提高采用图像样本训练结构磁共振超分辨率图像重建模型的有效性及可靠性，进而能够提高采用该模型重建超分辨率图像的精度及可靠性。

本发明授权结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法、重建方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种结构磁共振超分辨率图像重建模型训练方法，其特征在于，包括： 对各个结构磁共振图像分别进行各向异性下采样处理，以得到各个所述结构磁共振图像各自对应的用于模拟临床结构磁共振低分辨率图像的目标低分辨率图像； 将与所述结构磁共振图像的分辨率相同的参考结构磁共振图像分别向各个所述目标低分辨率图像进行配准，以得到各个所述目标低分辨率图像各自对应的参考图像； 根据各个所述目标低分辨率图像与各自对应的所述参考图像生成各个所述目标低分辨率图像各自对应的图像样本，并基于各个所述图像样本和各个所述图像样本各自对应的所述结构磁共振图像训练深度学习模型，以将该深度学习模型训练为用于将所述图像样本重建为超分辨率图像的结构磁共振超分辨率图像重建模型； 所述对各个结构磁共振图像分别进行各向异性下采样处理，以得到各个所述结构磁共振图像各自对应的用于模拟临床结构磁共振低分辨率图像的目标低分辨率图像，包括： 对各个结构磁共振图像在矢状面方向上的各个层进行基于层间抛弃策略的均值下采样处理，以得到各个所述结构磁共振超分辨率图像各自对应的低分辨率图像； 对各个所述低分辨率图像分别进行三次样条插值，以得到各个所述低分辨率图像各自对应的用于模拟临床结构磁共振低分辨率图像的目标低分辨率图像； 所述对各个结构磁共振图像在矢状面方向上的各个层进行基于层间抛弃策略的均值下采样处理，以得到各个所述结构磁共振超分辨率图像各自对应的低分辨率图像，包括： 分别将各个结构磁共振图像在矢状面方向上的各个层划分为多个第一层组，其中，每个第一层组中的层数均为预设的超分辨率倍数； 根据所述超分辨率倍数和预设的层间抛弃比例，分别对各个所述第一层组进行层间抛弃处理以减少各个所述第一层组中的层数，得到各个所述第一层组各自对应的第二层组； 分别对各个所述第二层组进行均值下采样处理，以得到各个所述结构磁共振超分辨率图像各自对应的低分辨率图像。

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