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龙图腾网获悉曲阜师范大学申请的专利一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率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：CN120634859B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202510716988.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率重建方法及系统是由邱德府;尚军亮;张元科;王瀚祥;朱冬梅设计研发完成，并于2025-05-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率重建方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率重建方法及系统，涉及心脏磁共振图像盲超分辨率重建领域，包括获取心脏磁共振图像数据集，并对心脏磁共振图像数据集中的心脏磁共振图像进行数据增强和退化处理，得到低分辨率图像；基于级联残差注意力网络特征提取器、连续时间条件扩散模块、混合参数化分数预测器和图像质量损失模块构建连续时间条件扩散模型；设置优化器、训练参数和硬件配置对连续时间条件扩散模型参数进行训练；获取待测心脏磁共振源图像，输入连续时间条件扩散模型，生成超分辨率重建图像，通过改进扩散模型的时间效率与生成质量，实现高效、高精度的医学图像超分辨率重建。

本发明授权一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率重建方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于连续时间条件扩散模型的心脏磁共振图像盲超分辨率重建方法，其特征在于，具体包括以下步骤： S1：获取医用扫描仪采集的心脏磁共振图像数据集，并对心脏磁共振图像数据集中的心脏磁共振源图像进行数据增强和退化处理，通过双三次下采样得到低分辨率图像； S2：基于级联残差注意力网络特征提取器、连续时间条件扩散模块、混合参数化分数预测器和图像质量损失模块构建连续时间条件扩散模型； 通过级联残差注意力网络特征提取器对S1中得到的低分辨率图像进行特征提取，获取的高频特征，作为连续时间条件扩散模型的条件输入； 通过连续时间条件扩散模块中的前向随机微分方程将心脏磁共振源图像噪声化，转化为高斯分布；S2中前向随机微分方程表示为： ； 其中，为低分辨率图像经双三次插值上采样的均值，训练集的经验方差，线性递增噪声方差，β0=0.1，βT=20； 通过连续时间条件扩散模块中的概率流常微分方程逆向去噪，结合混合参数化分数预测器动态调整参数化策略，生成超分辨率重建图像；S2中概率流常微分方程表示为： ； 其中，为混合参数化分数预测器； S2中混合参数化分数预测器参数化策略包括参数化、参数化和混合插值； 参数化预测噪声分量，用于高噪声区域； 参数化预测干净图像分量，用于低噪声区域； 混合插值动态调整插值系数，平衡两种参数化表示为： ； 通过图像质量损失模块，通过分数匹配损失和感知损失相结合优化生成的超分辨率重建图像与心脏磁共振源图像的感知一致性； S3：设置优化器、训练参数和硬件配置对S2中获取的连续时间条件扩散模型参数进行训练，得到训练后的连续时间条件扩散模型； S4：获取待测心脏磁共振源图像，输入S3中训练后的连续时间条件扩散模型，生成与待测心脏磁共振源图像相对应的超分辨率重建图像。

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