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龙图腾网获悉中国科学院精密测量科学与技术创新研究院申请的专利人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督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：CN119762608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411815091.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督重建方法是由周欣;肖洒;柳竞涵;陈世桢;韩叶清设计研发完成，并于2024-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督重建方法，本发明的自监督重建网络包括位置编码模块、n个密集卷积模块、以及n个数据一致性模块，通过位置编码模块充分学习代谢物化学位移的位置信息，辅助31P‑MRSI波谱图像进行重建，然后通过构建密集卷积神经网络结构，利用残差连接及密集连接的优点有效地促进了信息的流动，加强特征复用，增强了去除伪峰和重建高质量图像的能力；相对于现有的31P‑MRSI重建方法，本发明的自监督重建网络有效可以实现在没有全采样波谱图像的情况下进行训练，缩短数据采集时间的同时，获得重建的高质量波谱图像，使得训练得到的网络具有更强的泛化能力。

本发明授权人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督重建方法在权利要求书中公布了：1.人体5.0T多核31P磁共振波谱成像的自监督重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取多个欠采样k空间数据，将每个欠采样k空间数据作为一个样本数据，然后将所有样本数据按比例随机划分为训练集、验证集、以及测试集； 步骤2、将训练集中的每个样本数据均随机分成两部分，分别作为第一欠采样k空间数据和第二欠采样k空间数据，并获取第一欠采样k空间数据对应的第一欠采样波谱图像和第一欠采样矩阵；获取第二欠采样k空间数据对应的第二欠采样波谱图像和第二欠采样矩阵；将第一欠采样波谱图像作为输入样本； 步骤3、构建自监督重建网络，自监督重建网络的输入为输入样本，自监督重建网络的输出为重建全采样波谱图像； 步骤4、对重建全采样波谱图像进行傅里叶变换得到对应的重建全采样k空间数据，再根据将重建全采样k空间数据与第二欠采样矩阵相乘得到重建欠采样k空间数据，再将重建欠采样k空间数据进行傅里叶逆变换得到重建欠采样波谱图像； 步骤5、设定总损失函数； 步骤6、将训练集的输入样本输入到自监督重建网络中对自监督重建网络进行训练，训练完成后保存模型参数，得到训练好的自监督重建网络； 步骤7、将测试集执行步骤2后得到的测试集对应的输入样本输入到训练好的自监督重建网络中，得到测试集对应的重建全采样波谱图像； 步骤8、获取实际的欠采样波谱图像，并输入到训练好的自监督重建网络中，得到实际的欠采样波谱图像对应的重建全采样波谱图像； 所述步骤3中的自监督重建网络包括位置编码模块、n个密集卷积模块、以及n个数据一致性模块，位置编码模块包括编码器，输入样本输入到编码器中，编码器的输出与输入经过通道拼接操作后再输入到第一个密集卷积模块中，第b个数据一致性模块的输出输入到第b+1个密集卷积模块中，b取1～n-1；第a个密集卷积模块的输出和第一欠采样k空间数据相加后输入到第a个数据一致性模块中，a取1～n；第n个数据一致性模块的输出为自监督重建网络的输出，自监督重建网络输出重建全采样波谱图像； 位置编码模块通过编码一个与输入内容长度相同的向量来学习均匀B1+场反映代谢物化学位移的位置信息。

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