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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建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：CN119379832B 。

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：202411530408.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建方法是由练春锋;何玉珠;鞠方茂;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。

本解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，构建解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建模型；步骤2，根据步骤1构建的重建模型构建解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络；步骤3，训练解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络；步骤4，应用训练好的解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络进行磁共振成像。本发明方法解决现有重建方法中对病灶部位的成像优化不足的问题。

本发明授权解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建方法在权利要求书中公布了：1.解剖结构感知的低场多对比度快速MRI联合重建方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1，构建解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建模型； 步骤1的具体过程为： 给定K个对比度的欠采样k空间数据，目标是从k空间数据中重建出相应的高质量的多对比度图像，其中表示采样的k空间数据数目，表示采样的图像的像素数目； 则解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建模型为： 1 式1中，表示稀疏变换；表示分割网络，用于精准定位感兴趣目标区域；表示去噪网络；和表示权重参数；表示第个对比度的可学习的前向算子；表示一组可学习的位置参数； 步骤2，根据步骤1构建的重建模型构建解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络； 步骤2的具体过程为： 步骤2.1，通过交替最小化算法求解步骤1构建的解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建模型，得到： 9 式9中，表示去噪网络的去噪结果；表示第个对比度的中间重建结果；代表可学习的步长；表示解剖感知数据一致性模块的处理结果；表示具有可学习阈值参数； 步骤2.2，将公式9推导展开为一个级联的多阶段深度网络作为解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络，重建网络包括去噪网络、解剖感知数据一致性模块和组稀疏模块GS； 步骤3，训练解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络； 步骤4，应用训练好的解剖结构感知的低场多对比度磁共振图像联合重建网络进行磁共振成像。

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