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龙图腾网获悉深圳安科高技术股份有限公司申请的专利一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建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：CN119672141B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202411590896.3，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建方法及系统是由沈雄杰;朱高杰;武文鹏;陈家平;朱黎明设计研发完成，并于2024-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供的是一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建方法及系统，具体涉及磁共振成像及图像重建技术领域，方案包括：采集多通道欠采样K空间数据；对多通道欠采样K空间数据进行傅里叶逆变换，获得欠采样磁共振图像；将欠采样磁共振图像输入训练好的多级小波卷积网络进行重建，获得重建后的磁共振图像，所述多级小波卷积网络是基于多级小波变换与卷积神经网络构建。该方案采用欠采样方式采集磁共振K空间数据，能够缩短扫描时间，多级小波卷积网络在重建过程中可以有效地保留图像的高频细节，从而能够从整体上显著提高对多通道磁共振图像的重建质量和效率。

本发明授权一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多级小波卷积网络的快速磁共振重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集多通道欠采样K空间数据； 对所述多通道欠采样K空间数据进行傅里叶逆变换，获得欠采样磁共振图像； 将所述欠采样磁共振图像输入训练好的多级小波卷积网络进行重建，获得重建后的磁共振图像，所述多级小波卷积网络是基于多级小波变换与卷积神经网络构建； 所述训练好的多级小波卷积网络包括多级小波分解网络和多级小波重构网络，所述将所述欠采样磁共振图像输入训练好的多级小波卷积网络进行重建，获得重建后的磁共振图像，包括： 利用所述多级小波分解网络对所述欠采样磁共振图像进行特征提取和分解，获得特征图； 利用所述多级小波重构网络对所述特征图进行重构，获得重建后的磁共振图像； 所述多级小波重构网络由若干解码卷积层和小波重构层交替堆叠组成，所述利用所述多级小波重构网络对所述特征图进行重构，获得重建后的磁共振图像，包括： 利用所述解码卷积层对所述特征图进行解析，获得若干初始解码特征频率分量； 利用所述小波重构层对所有所述初始解码特征频率分量进行小波重构，获得初始解码特征图，并将所述初始解码特征图输入下一个所述解码卷积层和所述小波重构层依次进行迭代处理，获得重建后的磁共振图像； 所述多级小波卷积网络的训练过程，包括： 基于全采样K空间数据集，获得若干组欠采样磁共振图像样本和对应的全采样磁共振图像； 构建多级小波卷积网络并初始化网络参数，所述多级小波卷积网络是由多级小波分解网络和多级小波重构网络构建； 将所述欠采样磁共振图像样本输入所述多级小波卷积网络，得到网络重建图像； 基于所述网络重建图像和对应的全采样磁共振图像，计算重建损失； 利用反向传播算法对所述多级小波卷积网络的参数进行迭代优化，直至所述重建损失达到预设的损失阈值或者迭代次数达到预设的迭代次数阈值，获得训练好的多级小波卷积网络； 所述计算重建损失的过程，包括： 基于所述网络重建图像和对应的全采样磁共振图像，计算得到每个像素的重建损失值； 基于所述每个像素的重建损失值，计算得到单位损失丢弃概率； 获取所述网络重建图像的总像素数，根据预设的损失丢弃比例、所述总像素数和所述单位损失丢弃概率，计算每个像素的损失丢弃概率； 基于所述每个像素的损失丢弃概率计算每个像素的损失权重； 基于所述每个像素的损失权重和所述每个像素的重建损失值，计算得到总的重建损失。

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