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龙图腾网获悉西南医科大学申请的专利一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像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：CN120490935B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510985346.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像方法是由屈彪;李嘉琦设计研发完成，并于2025-07-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像方法在说明书摘要公布了：本发明涉及磁共振成像技术领域，尤其涉及一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像方法，包括以下步骤：获取采用多线圈进行非笛卡尔连续采样的磁共振k空间数据，并利用分帧算子将该连续采样的数据沿时间维度重新排列获得欠采样k空间数据，然后将待重建的分帧后的非笛卡尔欠采样k空间数据输入已训练好的网络中进行图像重建，通过深度时空稀疏、时间低秩学习、数据一致性校验和损失函数约束重建最终动态图像。与现有技术相比，本发明利用通过多次网络反馈迭代重建图像，大大加快了非笛卡尔磁共振动态图像的重建速度并提高了时空分辨率。

本发明授权一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像方法在权利要求书中公布了：1.一种智能稀疏低秩非笛卡尔磁共振动态成像方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.通过多通道连续非笛卡尔采样，得到磁共振k空间数据，通过分帧算子将磁共振k空间数据沿时间维度重排为欠采样k空间数据，并基于优化算法结合分帧采样轨迹、密度补偿函数与非均匀傅里叶变换预重建得到标签动态图像，构建包含欠采样k空间数据、分帧采样轨迹及标签动态图像的训练集； S2.设计基于稀疏模型展开的联合深度时空稀疏、深度时间低秩、数据一致性校验和损失函数的迭代网络； S3.并根据步骤S1得到的训练集，对迭代网络进行针对图像重建的预训练，求解基于稀疏模型展开的迭代网络的最优参数； S4.将待重建的分帧后的非笛卡尔欠采样k空间数据输入已训练好的迭代网络中进行图像重建，得到非笛卡尔磁共振图像； 步骤S2所述设计基于稀疏模型展开的联合深度时空稀疏、深度时间低秩、数据一致性校验和损失函数的迭代网络包括预处理模块P与连续迭代块； 所述预处理模块P包括通道灵敏度图估计模块，用于根据非笛卡尔全采样k空间数据，通过点除SOS算法逐帧计算得到通道灵敏度图，并将通道灵敏度图沿时间维度扩展，结合非均匀傅里叶逆变换与灵敏度加权合成得到动态图像，包括以下步骤： S201.1.根据连续非笛卡尔采样的多通道磁共振k空间数据，通过非均匀傅里叶变换计算得到时间平均图像，表示为： ； ； 其中，为非均匀傅里叶变换，为时间平均图像，为密度补偿，为总帧数，为k空间数据采样点数，为复数域，Q为连续非笛卡尔采样的多通道磁共振k空间数据； S201.2.根据得到的时间平均图像，通过点除SOS算法，计算得到每个帧的灵敏度图，表示为： ； 其中，为第帧图像重建对应的灵敏度图，为时间平均图像，表示点除运算； S201.3.根据得到的灵敏度图，沿时间帧数复制F份，得到沿时间帧展开的通道灵敏度图，表示为： ； 其中，为沿时间帧展开的通道灵敏度图，为第F帧的通道灵敏度图，为第f帧的通道灵敏度图，J为通道数； S201.4.根据得到的沿时间帧展开的通道灵敏度图，进行复共轭转置计算得到沿时间帧展开的灵敏度图的复共轭转置，并将分帧后的多通道非笛卡尔傅里叶欠采样k空间数据通过傅里叶变换得到欠采样多通道图像，并根据欠采样多通道图像与灵敏度图的复共轭转置合成得到欠采样动态图像，表示为： ； ； 其中，为欠采样多通道图像，为欠采样动态图像，为沿时间帧展开的灵敏度图的复共轭转置，为第J个通道的第F帧的欠采样多通道图像，为第j个通道的第帧的欠采样多通道图像，为分帧后的多通道非笛卡尔傅里叶欠采样k空间数据。

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