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龙图腾网获悉天津大学申请的专利基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法及相关装置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：CN119623284B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411717993.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法及相关装置是由庞彦伟;刘一鸣;孙畅;孙学斌设计研发完成，并于2024-11-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法及相关装置，涉及磁共振成像技术领域，该方法包括：获取初始磁共振成像永磁体的结构参数，结构参数包括邻接矩阵和参数矩阵；并根据初始磁共振成像永磁体的结构参数，构建图神经网络模型；进而根据图神经网络模型和邻接矩阵，对参数矩阵进行优化，得到优化好的参数矩阵；最后，根据优化好的参数矩阵，对初始磁共振成像永磁体进行调整，得到设计好的磁共振成像永磁体；本申请通过基于邻接矩阵和参数矩阵这一非欧式结构的图数据，采用图神经网络模型，以优化磁场均匀度为目标，来对磁共振成像永磁体进行设计，能够有效提升磁共振成像永磁体的磁场均匀度。

本发明授权基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.一种基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法，其特征在于，所述基于图神经网络的磁共振成像永磁体设计方法包括： 获取初始磁共振成像永磁体的结构参数；所述初始磁共振成像永磁体由若干个磁块组成；所述结构参数包括参数矩阵和邻接矩阵；所述参数矩阵为包括各所述磁块的三维中心坐标和三维旋转角度的矩阵；所述邻接矩阵为表示任意两个磁块间是否存在相邻关系的矩阵； 根据所述初始磁共振成像永磁体的结构参数，构建图神经网络模型； 根据所述图神经网络模型和所述邻接矩阵，以优化磁场均匀度为目标，对所述参数矩阵进行优化，得到优化好的参数矩阵； 根据所述优化好的参数矩阵，对所述初始磁共振成像永磁体进行调整，得到设计好的磁共振成像永磁体； 其中，根据所述图神经网络模型和所述邻接矩阵，以优化磁场均匀度为目标，对所述参数矩阵进行优化，得到优化好的参数矩阵，具体包括： 设定约束条件；所述约束条件为磁块的移动阈值；所述移动阈值为不大于初始时刻磁块之间的间隙的数值； 根据所述图神经网络模型、所述约束条件和所述邻接矩阵，对所述参数矩阵进行优化，得到优化后的参数矩阵； 根据所述优化后的参数矩阵对应的磁共振成像永磁体，确定预设区域的磁场均匀度； 根据所述预设区域的磁场均匀度，采用梯度反向传播算法，更新所述图神经网络模型的参数，得到更新后的图神经网络模型； 将所述图神经网络模型更新为所述更新后的图神经网络模型，并将所述参数矩阵更新为所述优化后的参数矩阵，返回步骤根据所述图神经网络模型、所述约束条件和所述邻接矩阵，对所述参数矩阵进行优化，得到优化后的参数矩阵；直至所述预设区域的磁场均匀度收敛，得到所述优化好的参数矩阵。

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