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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利智能快速磁共振成像的重建与病理定位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：CN119379831B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202411530405.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权智能快速磁共振成像的重建与病理定位方法是由练春锋;鞠方茂;何玉珠;王凡;马建华设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本智能快速磁共振成像的重建与病理定位方法在说明书摘要公布了：本发明公开了智能快速磁共振成像的重建与病理定位方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，构造病理聚焦的核磁共振图像重建模型；步骤2，根据步骤1构建的病理聚焦的核磁共振图像重建模型构建病理聚焦的核磁共振图像重建网络；步骤3，训练病理聚焦的核磁共振图像重建网络；步骤4，应用训练好的病理聚焦的磁共振图像重建网络进行核磁共振成像以及病理定位。本发明方法不仅能够减少对准确像素级别标签的依赖，还能够在加强核磁共振图像重建效果的同时，定位到图像的病理部分，并且在该部分有着更好的重建效果，有效的辅助临床医生进行诊断。

本发明授权智能快速磁共振成像的重建与病理定位方法在权利要求书中公布了：1.智能快速磁共振成像的重建与病理定位方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1，构造病理聚焦的核磁共振图像重建模型； 步骤1的具体过程为： 对数据集{x,Y}n,其中n为数据集数目，为自然数集，其中x∈CN*N为全采样核磁共振图像，N为全采样核磁共振图像分辨率大小，Y∈{0,1}为全采样核磁共振图像x对应的病理标签，给定欠采样的k空间数据b∈CN*N； 则病理聚焦的核磁共振图像重建模型为： 式1中，Aθ表示前向算子，其中，sr代表第r个信号接收线圈的灵敏度图，sr预先通过Espirit算法进行估计，和分别代表水平和竖直方向的一维傅里叶变换矩阵，Nq和Np分别为水平和竖直方向采样线的数目，μ1和μ2是正则化参数，用于平衡数据项和多个正则项； 其中， 表示一组可学习的位置参数； 公式1中，Nx＝x-Dwx2 式2中，Dwx为一个基于CNN的去噪网络，w为该去噪网络中可学习的参数，该去噪网络在第n步的泰勒展开公式为： 式中，为Dwx关于xn-1雅克比矩阵，xn-1为第n-1次的迭代值，Δx为每次迭代过程中的变化量，xn＝xn-1+Δx； 则得到关于Nx的估计： 当扰动Δx足够小时，右式第二项趋近于0，基于此，得到： 将Dwxn-1记为zn； 公式1中，式6中，Netc·为引入的一个分类网络，来实现准确定位病灶位置信息的目的；GuNetc·,·为细化去噪网络，进一步对病灶部位进行细化去噪；细化去噪网络Gu的网络结构和去噪网络Dw完全相同，其中u和c分别为细化去噪网络Gu和分类网络Netc可学习的参数； 对于第n次迭代，Netcxn+Δx利用一元泰勒展开进行处理，则有： 其中，为生成CAM的分类网络对应的雅可比矩阵，所以若有x＝xn+Δx，那么GuNetc·,·表达为 当扰动Δx足够小时，趋近于0，基于公式8，得到如下估计： 其中，CAMn为分类网络Netcxn-1输出的类激活图； 则将病理聚焦的核磁共振图像重建模型的迭代格式直接写出，即： 步骤2，根据步骤1构建的病理聚焦的核磁共振图像重建模型构建病理聚焦的核磁共振图像重建网络； 步骤3，训练病理聚焦的核磁共振图像重建网络； 步骤4，应用训练好的病理聚焦的磁共振图像重建网络进行核磁共振成像以及病理定位。

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