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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利纵向磁共振图像生成模型训练方法、生成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：CN120125699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510601466.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权纵向磁共振图像生成模型训练方法、生成方法及设备是由刘勇;李壮壮;赵坤设计研发完成，并于2025-05-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本纵向磁共振图像生成模型训练方法、生成方法及设备在说明书摘要公布了：本申请提供纵向磁共振图像生成模型训练方法、生成方法及设备，涉及图像数据处理技术领域，训练方法包括：将纵向磁共振预测图像在前向扩散过程中逐步添加噪声以得到各个正向步的噪声图像，根据最后一个符合高斯分布的噪声图像和基线图像，在反向生成过程中基于可学习条件编码器和生成器逐步获取各个反向步的合成图像，并在每次获取一个反向步的合成图像后，均对该反向步的合成图像进行后验采样以得到合成噪声图像；逐步将各个反向步的噪声图像和合成噪声图像输入判别器进行判别。本申请能够提高纵向磁共振图像生成模型的训练效率及有效性，能够保证生成合成图像的多样性，并能够保证生成的合成图像和磁共振基线图像属于同一个被试者。

本发明授权纵向磁共振图像生成模型训练方法、生成方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种纵向磁共振图像生成模型训练方法，其特征在于，包括： 对扩散生成对抗网络进行至少一个轮次的迭代训练，并在每个轮次中分别执行模型训练步骤，其中，所述模型训练步骤包括：将被试者的纵向磁共振预测图像在所述扩散生成对抗网络的前向扩散过程的各个正向步中逐步添加噪声以得到各个正向步各自对应的噪声图像，并在得到一个符合高斯分布的噪声图像后停止添加噪声；根据所述符合高斯分布的噪声图像以及所述被试者的磁共振基线图像，在所述扩散生成对抗网络的反向生成过程中基于可学习条件编码器和生成器逐步获取各个反向步各自对应的纵向磁共振合成图像，并在每次获取到一个反向步对应的所述纵向磁共振合成图像之后，均对该反向步对应的所述纵向磁共振合成图像进行后验采样以得到该反向步对应的合成噪声图像；逐步将每个反向步的所述合成噪声图像以及该反向步对应的正向步的所述噪声图像输入判别器，以使该判别器分别输出各个反向步各自对应的判别结果数据以优化所述判别器和所述生成器； 将经迭代训练后的所述扩散生成对抗网络中的所述可学习条件编码器和所述生成器作为纵向磁共振图像生成模型。

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