上海交通大学管月获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置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：CN116128995B 。
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：202310181837.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置是由管月;杜一平;李瑶;刘睿豪;孟子瑜设计研发完成，并于2023-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置，其中方法包括：获取磁共振稀疏采样数据；构建概率子空间模型；初步重建得到子空间重建图像；构建第一深度学习网络，并将子空间重建图像作为网络输入，以真实图像作为模型的输出，学习从子空间重建图像到真实图像间的映射关系，得到改进的全局重建图像；获取残余特征稀疏采样数据，并基于稀疏模型初步重建得到稀疏残余重建图像；构建第二深度学习网络，并将稀疏残余重建图像作为网络输入，将稳定的全局重建图像作为条件约束融入到网络中，得到改进的残余重建图像；融合全局重建图像和残余重建图像得到磁共振重建图像。与现有技术相比，本发明具有重建精度高、训练数据要求低等优点。
本发明授权一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种融合信号模型与深度学习的磁共振重建方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取磁共振稀疏采样数据； S2：构建高质量训练数据集，并基于高质量训练数据集构建概率子空间模型； S3：基于稀疏采样数据和概率子空间模型实现磁共振图像的初步重建，得到子空间重建图像； S4：构建子空间模型辅助的第一深度学习网络，将子空间重建图像作为网络的输入，以真实图像作为模型的输出，利用第一深度网络学习从子空间重建图像到真实图像间的映射关系，得到改进的全局重建图像； S5：获取残余特征稀疏采样数据，并基于稀疏模型初步重建残余特征图像，得到稀疏残余重建图像； S6：构建稀疏模型辅助的第二深度学习网络，将稀疏残余重建图像作为第二深度学习网络的输入，将稳定的全局重建图像作为条件约束融入到网络中，得到改进的残余重建图像； S7：融合全局重建图像和残余重建图像得到最终的磁共振重建图像。
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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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