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龙图腾网获悉奥铂特医疗科技(深圳)有限公司申请的专利一种磁共振成像设备的智能控制方法及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：CN120147459B 。

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：202510251283.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种磁共振成像设备的智能控制方法及系统是由郑奋闯设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磁共振成像设备的智能控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种磁共振成像设备的智能控制方法及系统，涉及磁共振成像控制技术领域，该系统通过全程自动化的参数调整和质量评估机制，减少了人工干预的需求。这不仅提高了扫描过程的效率，还确保了在不同患者和扫描条件下，系统能够根据实际情况自动优化采集参数Po，包括扫描时间To、分辨率Ro和信号强度So，从而提升图像的质量和诊断的准确性。自动化过程使得操作更加简便，也减少了人为错误的发生。不仅关注传统的图像质量标准，还通过噪声水平Nr和清晰度Cr进行质量评估，确保图像质量更全面、细致；系统结合反馈机制与持续优化模块，通过不断获取图像质量评估结果并反馈调整采集参数，逐步优化扫描过程。

本发明授权一种磁共振成像设备的智能控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种磁共振成像设备的智能控制系统，其特征在于：包括数据采集与初步分析模块、深度学习模型分析模块、参数自适应调整模块、图像重采样模块、图像质量验证与质量评估模块和反馈机制与持续优化模块； 数据采集与初步分析模块从磁共振成像设备中采集原始图像数据Ir，并进行初步的质量评估，获取初步评估指标，包括噪声水平Nr和清晰度Cr； 深度学习模型分析模块通过使用卷积神经网络模型，并结合噪声水平Nr和清晰度Cr对原始图像数据Ir进行实时分析，预测原始图像数据Ir的图像质量得分Qe和潜在问题的发生概率PI，并推测采集参数Po； 深度学习模型分析模块包括特征提取与分析单元和参数推测单元； 特征提取与分析单元将获取的原始图像数据Ir、噪声水平Nr和清晰度Cr输入到卷积神经网络模型中，并通过卷积神经网络模型中卷积层对原始图像数据Ir进行特征提取，并计算获取图像质量得分Qe和潜在问题的发生概率PI； 其中，提取的特征包括边缘特征、纹理特征和形状特征； 图像质量得分Qe的获取步骤为： S1、将原始图像数据Ir、噪声水平Nr和清晰度Cr输入到卷积神经网络模型的卷积层中，并提取特征，设卷积层第p层的输出为Fp，获取公式为： ； 式中，Conv表示卷积层操作函数，Wp表示第p层的卷积核，bp表示偏置项，Fp表示第p层的特征图； S2、通过池化层对第p层的特征图Fp进行降维操作，获取第p层池化后的特征图Pp；第p层池化后的特征图Pp通过以下公式获取： ； 式中，Pool表示池化层操作函数； S3、通过全连接层将提取到的特征进行组合，计算获取图像质量得分Qe； 图像质量得分Qe通过以下公式获取： ； 式中，f表示ReLU激活函数，Wfc表示全连接层的权重值，bfc表示全连接层的偏置项，fc表示卷积神经网络模型中的全连接层； 潜在问题的发生概率PI通过以下公式获取： ； 式中，表示Sigmoid激活函数； 参数自适应调整模块通过使用卷积神经网络模型，自动调整磁共振成像设备的采集参数Po，获取调整后采集参数Pon； 图像重采样模块根据调整后采集参数Pon对原始图像数据Ir进行重新采集，获取图像数据Iro； 图像质量验证与质量评估模块对图像数据Iro进行质量验证，获取质量评估结果Qo； 反馈机制与持续优化模块根据获取的质量评估结果Qo对图像质量进行判断，当图像质量未达到标准，则返回到深度学习模型分析模块，继续调整采集参数Po。

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