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龙图腾网获悉贵州航天计量测试技术研究所申请的专利一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成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：CN120634918B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202511131148.3，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法是由成建宏;丰瑞设计研发完成，并于2025-08-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法，实现对脑胶质瘤医学多模态影像任意缺失模态进行重构、合成。该方法包括：获取脑肿瘤多模态MRI影像的训练集和测试集，其中，训练集和测试集包括多个样本，且每个样本包括四个原始模态图像，每个原始模态图像为可用模态或缺失模态；构建缺失模态脑肿瘤生成网络模型，其中，缺失模态脑肿瘤生成网络模型包括可学习频域模块和基于模态注意力的条件扩散模块；将训练集输入模型进行训练，并设置联合损失函数，通过每个样本的联合损失函数优化模型的参数，得到优化后的模型；将测试集中的多模态MRI影像输入优化后的模型，得到缺失模态对应的生成图像。

本发明授权一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法在权利要求书中公布了：1.一种基于可学习频域模块的MRI缺失模态生成方法，其特征在于，所述方法包括： 获取脑肿瘤多模态MRI影像的训练集和测试集，其中，所述训练集和所述测试集包括多个样本，且每个样本包括四个原始模态图像，每个原始模态图像为可用模态或缺失模态； 构建缺失模态脑肿瘤生成网络模型，其中，所述缺失模态脑肿瘤生成网络模型包括可学习频域模块和基于模态注意力的条件扩散模块；所述可学习频域模块，用于提取第i个样本中可用模态的频域信息，并进行高频特征和低频特征自适应分离，得到第i个样本的高频信息和低频信息；所述基于模态注意力的条件扩散模块包括前向加噪扩散模块和基于模态注意力的反向降噪生成模块，所述前向加噪扩散模块，用于对第i个样本中缺失模态逐级添加高斯噪声，直至生成T个噪声图像；所述基于模态注意力的反向降噪生成模块，用于在所述第i个样本的高频信息或低频信息的引导下，对所述前向加噪扩散模块生成的第T个噪声图像逐级降噪，直至生成T个降噪图像，其中，T为大于1的正整数，i为大于等于1的正整数； 将所述训练集输入所述模型进行训练，并设置联合损失函数，通过每个样本的联合损失函数优化所述模型的参数，得到优化后的模型； 将所述测试集中的多模态MRI影像输入所述优化后的模型，得到缺失模态对应的生成图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人贵州航天计量测试技术研究所，其通讯地址为：550000 贵州省贵阳市经济技术开发区红河路7号贵阳航天工业园区；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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