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龙图腾网获悉安徽农业大学申请的专利一种基于深度学习的MRI图像识别方法及装置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：CN117152581B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202310998427.4，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于深度学习的MRI图像识别方法及装置是由舒心;吴云志;丁杰;王文宇;王浩宇设计研发完成，并于2023-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的MRI图像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本发明为一种基于深度学习的MRI图像识别方法及装置，包括：获取MRI图像数据集；针对MRI图像数据集进行预处理，得到预处理后的MRI图像数据；将预处理后的MRI图像数据进行卷积池化，得到恢复后的MRI图像数据；将恢复后的MRI图像数据输出至MSB模块，得到输出的第一特征图；将第一特征图输入至FSA模块进行处理，得到输出的第二特征图；将第二特征图输入至FPN模块进行处理，得到输出的第三特征图；将第三特征图输入至FCOSHEAD模块进行处理，得到输出的ROI区域；针对ROI区域进行目标检测操作，得到输出的目标检测结果图像，能够对模糊的MRI图像进行有效的去模糊处理，提高诊断的准确性和效率。

本发明授权一种基于深度学习的MRI图像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的MRI图像识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取MRI图像数据集； 针对所述MRI图像数据集进行预处理，得到预处理后的MRI图像数据； 将所述预处理后的MRI图像数据进行卷积池化，得到恢复后的MRI图像数据； 将所述恢复后的MRI图像数据输出至MSB模块，得到输出的第一特征图； 将所述第一特征图输入至FSA模块进行处理，得到输出的第二特征图； 将所述第二特征图输入至FPN模块进行处理，得到输出的第三特征图； 将所述第三特征图输入至FCOSHEAD模块进行处理，得到输出的ROI区域； 针对所述ROI区域进行目标检测操作，得到输出的目标检测结果图像； 所述将所述恢复后的MRI图像数据输出至MSB模块，得到输出的第一特征图，包括： 将所述恢复后的MRI图像数据处理为特征映射，得到卷积层输出图像； 根据所述恢复后的MRI图像数据及卷积层输出图像，计算得到残差连接输出； 根据卷积层输出图像、残差连接输出进行通道维度拼接，得到所述第一特征图； 所述将所述第一特征图输入至FSA模块进行处理，得到输出的第二特征图，包括： 将所述卷积层输出图像通过傅里叶变换转换到频率域，得到复数频率矩阵，对复数频率矩阵进行两次频率池化操作，得到两个频道感知的注意图； 将所述两个频道感知的注意图连接，通过卷积操作和sigmoid激活函数，得到频道注意力分布； 将频道注意力分布应用到原始的第一特征图上，得到频道注意力特征图； 针对频道注意力特征图通过使用平均池化和最大池化，得到平均池化特征图和最大池化特征图； 将所述平均池化特征图和最大池化特征图连接，通过卷积操作和sigmoid激活函数，得到空间注意力分布； 将空间注意力分布应用到频道注意力特征图上，得到第二特征图。

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