中国科学院深圳先进技术研究院郑海荣获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建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：CN116266339B 。
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：202111539266.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建方法是由郑海荣;梁栋;刘新;王海峰;郭一凡;刘聪聪设计研发完成，并于2021-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建方法、设备以及存储介质。该图像重建方法包括：获取磁共振指纹成像数据集，以及基于磁共振指纹成像数据集重建的磁共振图像；提取磁共振图像的驰豫特征；基于磁共振图像的驰豫特征以及磁共振图像的时间信息构建基于部分可观察马尔可夫决策过程的映射函数；利用深度强化学习模型求解映射函数，并从求解结果中选择优化轨迹，用于磁共振指纹成像的图像重建。本申请通过将磁共振图像重建映射转化为部分可观察的马尔可夫决策过程求解，提高了在高倍速映射下对K空间信息的利用，使模型学习过程中学到更加丰富的细节信息，减少重建后图像细节的丢失，使得磁共振指纹成像在高倍速重建具有更好的效果。
本发明授权基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于磁共振指纹快速成像和深度学习模型的图像重建方法，其特征在于，所述图像重建方法包括： 获取磁共振指纹成像数据集，以及基于所述磁共振指纹成像数据集重建的磁共振图像； 提取所述磁共振图像的驰豫特征； 基于所述磁共振图像的驰豫特征以及所述磁共振图像的时间信息构建基于部分可观察马尔可夫决策过程的映射函数； 利用深度强化学习模型求解所述映射函数，并从求解结果中选择优化轨迹，用于磁共振指纹成像的图像重建； 其中，所述提取所述磁共振图像的驰豫特征，包括： 采用全连接神经网络将所述磁共振图像的高位信号转化为低维特征向量； 将互相关设置为相似性度量； 基于所述相似性度量选择观察信号在所述磁共振图像的每一个像素点最匹配的字典信号； 将所述字典信号中的第一驰豫时间分配给该像素点，以产生第一驰豫特征的映射； 将所述字典信号中的第二驰豫时间分配给该像素点，以产生第二驰豫特征的映射。
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