杭州微影医疗科技有限公司肖林芳获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州微影医疗科技有限公司申请的专利一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和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：CN116649949B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202310463906.6，技术领域涉及：A61B5/055；该发明授权一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统是由肖林芳;朱瑞星设计研发完成，并于2023-04-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统，获取由多层连续的欠采样的切片图像组成的磁共振图像数据，将磁共振图像数据中需要重建的切片图像作为目标图像；将磁共振图像数据输入预先训练好的神经网络模型，得到磁共振重建图像，神经网络模型包括依次连接的片层融合模块、片层平移模块、通道拼接模块和图像重建网络模块。利用连续切片之间的结构和相位强关联性，使用神经网络模型对磁共振图像进行重建，降低磁共振数据因欠采样导致的伪影，无需额外的校准数据，减少磁共振扫描时间，提高空间编码的灵活性。
本发明授权一种基于深度学习的磁共振图像重建方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的磁共振图像重建方法，其特征在于，包括： 步骤A1，获取由多层连续的欠采样的切片图像组成的磁共振图像数据，将所述磁共振图像数据中需要重建的切片图像作为目标图像； 步骤A2，将所述磁共振图像数据输入预先训练好的神经网络模型，所述神经网络模型包括依次连接的片层融合模块、片层平移模块、通道拼接模块和图像重建网络模块，所述通道拼接模块还连接所述片层融合模块； 步骤A3，所述片层融合模块对所述磁共振图像数据中的所有所述切片图像进行融合，并输出第一图像； 步骤A4，所述片层平移模块对所述第一图像进行平移操作，输出第二图像； 步骤A5，所述通道拼接模块对所述目标图像、所述第一图像和所述第二图像进行拼接，得到第三图像； 步骤A6，所述图像重建网络模块对所述第三图像进行处理，输出与所述目标图像对应的磁共振重建图像。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州微影医疗科技有限公司，其通讯地址为：311200 浙江省杭州市萧山区经济技术开发区桥南区块通文路1795号3幢1层；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
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