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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利化学交换饱和转移影像异常检测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：CN119919371B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202411982868.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权化学交换饱和转移影像异常检测方法是由赵映程;黑新宏;石争浩;尤珍臻;张园林;孙璐设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本化学交换饱和转移影像异常检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了化学交换饱和转移影像异常检测方法，包括：对扫描得到的CEST数据进行预处理，得到所有像素的频谱数据集合，最后将光谱数据划分为训练集与测试集；构建基于Mamba网络的自编码器模型Mamba‑AE；构建一种特征空间与数据空间的联合损失函数，用于Mamba‑AE训练；将训练集输入Mamba‑AE，使用联合损失函数对Mamba‑AE进行训练；构建异常评分计算机制，用作评判该像素属于病灶的可能性；将划分好的测试集输入训练完成的Mamba‑AE，基于异常评分计算机制逐像素地输出异常分数，并将所有异常分数返回给每一个对应像素，形成异常图像作为病灶检测结果。

本发明授权化学交换饱和转移影像异常检测方法在权利要求书中公布了：1.化学交换饱和转移影像异常检测方法，其特征在于，包括： 步骤1，对扫描得到的CEST数据进行预处理，得到所有像素的频谱数据集合，最后将光谱数据划分为训练集与测试集； 步骤2，构建基于Mamba网络的自编码器模型Mamba-AE； 步骤3，构建一种特征空间与数据空间的联合损失函数，用于Mamba-AE训练； 所述步骤3中，具体为： 步骤3.1，计算原始序列与生成序列之间的Huber损失,构建数据重建损失函数，通过对比预设阈值与原始-重建序列差值之间的差异，自适应地选择损失的具体计算策略； 步骤3.2，构建特征重建损失函数，对于多层编码器-解码器结构，除了最外层直接处理输入和输出数据外，对每一层编码器的输入特征和相应解码器层的输出特征在不同尺度上逐像素计算特征之间的余弦相似度，作为特征重建损失； 步骤3.3，为数据重建损失函数与特征重建损失函数分别分配权重，并加权求和，作为用于Mamba-AE模型训练的总损失函数； 步骤4，将训练集输入Mamba-AE，使用联合损失函数对Mamba-AE进行训练； 步骤5，构建异常评分计算机制，用作评判该像素属于病灶的可能性； 步骤6，将划分好的测试集输入训练完成的Mamba-AE，基于异常评分计算机制逐像素地输出异常分数，并将所有异常分数返回给每一个对应像素，形成异常图像作为病灶检测结果。

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