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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法、装置、介质及设备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：CN116755009B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310544290.5，技术领域涉及：G01R33/56；该发明授权基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法、装置、介质及设备是由张祎;徐健平;祖涛设计研发完成，并于2023-05-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法、装置、介质及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法、装置、介质及设备，方法包括：获取待成像对象的磁共振CEST欠采样k空间数据；获取经训练的深度神经网络，该网络由一个图像重建模块和一个图像伪影抑制模块组成；利用神经网络进行CEST源图像的重建和伪影抑制。本发明将图像伪影抑制策略融入到深度学习图像重建架构中，借助图像伪影先验，在保证图像质量的前提下大幅缩减了磁共振CEST成像时间，解决了磁共振CEST成像期间由数据欠采样和T22衰减造成的图像实际分辨率降低的问题。

本发明授权基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法、装置、介质及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于图像伪影自动校准的磁共振CEST成像方法，其特征在于，包括： S1、针对待进行磁共振CEST成像的目标对象，获取目标对象的多通道k空间数据，以及对应的线圈灵敏度图；所述多通道k空间数据由采集到的所有CEST饱和偏移频率下的k空间数据帧组成，包括一帧校准帧全采样k空间数据和其余非校准帧欠采样k空间数据； S2、对所述校准帧全采样k空间数据进行z谱调制，并进行回顾性欠采样且欠采样的轨迹与所述非校准帧欠采样k空间数据一致，得到校准帧欠采样k空间数据，同时对z谱调制后的校准帧全采样k空间数据做傅里叶逆变换和多通道合并，得到校准帧合并全采样图像； S3、获取经过训练的深度神经网络，且所述深度神经网络由一个图像重建模块和一个图像伪影抑制模块级联而成；所述图像重建模块的输入为非校准帧欠采样k空间数据、校准帧欠采样k空间数据、线圈灵敏度图，三个输入经过图像重建操作后，输出含剩余伪影的非校准帧合并图像和含剩余伪影的校准帧合并图像；所述图像伪影抑制模块的输入为所述校准帧合并全采样图像、所述含剩余伪影的非校准帧合并图像和所述含剩余伪影的校准帧合并图像，校准帧合并全采样图像和含剩余伪影的校准帧合并图像先经过伪影估计得到图像伪影校准谱，然后利用所述图像伪影校准谱对所述含剩余伪影的非校准帧合并图像进行伪影校准，最终的输出为重建后的CEST源图像； S4、将S1和S2中获取的非校准帧欠采样k空间数据、校准帧欠采样k空间数据、线圈灵敏度图以及校准帧合并全采样图像输入所述经过训练的深度神经网络中，得到重建和伪影抑制后的CEST源图像。

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