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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用于扩散加权磁共振成像的数据处理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：CN113835059B 。

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：202110921390.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种用于扩散加权磁共振成像的数据处理方法和系统是由朱瑞星;张志遵;吕孟叶设计研发完成，并于2021-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于扩散加权磁共振成像的数据处理方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种用于扩散加权磁共振成像的数据处理方法和系统，使用扩散加权成像序列获取各方向的扩散加权的磁共振图像；将磁共振图像输入已经训练好的深度学习网络模型中运行，分别输出对应各方向的正参数和高分辨率图像；对于每个方向的所述高分辨率图像，采用对应方向的所述矫正参数进行矫正，以获得各个方向的具有高分辨率的扩散加权的所述磁共振图像。既得到每个方向图像的高分辨率估计，也提升了配准的准确性，有利于更准确的病情诊断和更深入的科学研究。也可以用于取得相似成像效果的前提下，缩短成像时间，提高机器利用率，减少检查成本，提升MRI普及性。

本发明授权一种用于扩散加权磁共振成像的数据处理方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种用于扩散加权磁共振成像的数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤A1，使用扩散加权成像序列获取各方向的扩散加权的磁共振图像； 步骤A2，将所述磁共振图像输入已经训练好的深度学习网络模型中运行，分别输出对应各方向的矫正参数和高分辨率图像； 步骤A3，对于每个方向的所述高分辨率图像，采用对应方向的所述矫正参数进行矫正，以获得各个方向的具有高分辨率的扩散加权的所述磁共振图像； 所述深度学习网络模型的训练过程包括如下步骤： 步骤B1，获取具有一般分辨率的各方向的扩散加权的磁共振图像作为第一图像数据集，并获取所述第一图像数据集对应的具有高分辨率的扩散加权的磁共振图像作为第二图像数据集，以及所述第一图像数据集对应的无扩散加权的磁共振图像作为第三图像数据集； 步骤B2，构建所述深度学习网络模型； 步骤B3，将所述第一图像数据集输入所述深度学习网络模型，所述深度学习网络模型以第一特征数据作为第一输出，以及第二特征数据作为第二输出，所述第一特征数据为预测的各方向的矫正参数，所述第二特征数据为预测的各个方向的高分辨率图像； 步骤B3，对所述第一图像数据集中的图像基于相应方向的所述第一特征数据进行矫正； 步骤B4，基于第一损失函数计算矫正后的所述第一图像数据集与所述第三图像数据集的第一损失值，基于第二损失函数计算所述第二特征数据与所述第二图像数据集的第二损失值； 步骤B5，根据所述第一损失值和所述第二损失值优化所述深度学习网络模型的参数，直到所述第一损失值和所述第二损失值达到预设标准，完成对所述深度学习网络模型的训练； 所述步骤B1还包括：以第三图像数据集为基准对所述第一图像数据集进行预配准，获取包括各个方向的预矫正参数的第三特征数据； 所述步骤B3还包括：将所述第一图像数据集和所述第三特征数据作为所述深度学习网络模型的输入。

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