清华大学田启源获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学申请的专利基于扩散先验的微结构模型优化方法、装置及电子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：CN120471881B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202510595484.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于扩散先验的微结构模型优化方法、装置及电子设备是由田启源;李子涵;郑佳兰;杨鸿嘉;刘铭轩;廖洪恩设计研发完成，并于2025-05-09向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩散先验的微结构模型优化方法、装置及电子设备在说明书摘要公布了：本申请涉及医学影像处理技术领域，特别涉及一种基于扩散先验的微结构模型优化方法、装置及电子设备，包括：通过矢量量化自编码器将微结构模型的微结构参数编码到潜在空间；采用潜在扩散模型学习潜在空间内微结构参数的扩散参数分布先验；根据扩散参数分布先验确定前一时间步的噪声潜在特征，对前一时间步的噪声潜在特征去噪声得到当前时间步的噪声潜在特征，根据实际采集的弥散磁共振数据优化当前时间步的噪声潜在特征；对优化后的噪声潜在特征去噪声得到无噪声潜在特征，利用微结构模型和解码后的无噪声潜在特征参数生成合成数据，根据合成数据和弥散磁共振数据优化微结构模型的微结构参数。由此，解决相关技术泛化能力不足、通用性较差等问题。
本发明授权基于扩散先验的微结构模型优化方法、装置及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散先验的微结构模型优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过矢量量化自编码器将微结构模型的微结构参数编码到潜在空间； 采用潜在扩散模型学习所述潜在空间内微结构参数的扩散参数分布先验； 根据扩散参数分布先验确定前一时间步的噪声潜在特征，对所述前一时间步的噪声潜在特征去噪声得到当前时间步的噪声潜在特征，根据实际采集的弥散磁共振数据优化所述当前时间步的噪声潜在特征； 对优化后的噪声潜在特征去噪声得到无噪声潜在特征，通过解码器对所述无噪声潜在特征进行解码，利用所述微结构模型和解码后参数生成合成数据，根据所述合成数据和所述弥散磁共振数据优化所述微结构模型的微结构参数。
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