杭州微影醫療科技有限公司肖林芳獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉杭州微影醫療科技有限公司申請的專利一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法和系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116649949B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310463906.6，技術領域涉及：A61B5/055；該發明授權一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法和系統是由肖林芳;朱瑞星設計研發完成，并于2023-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法和系統，獲取由多層連續的欠采樣的切片圖像組成的磁共振圖像數據，將磁共振圖像數據中需要重建的切片圖像作為目標圖像；將磁共振圖像數據輸入預先訓練好的神經網絡模型，得到磁共振重建圖像，神經網絡模型包括依次連接的片層融合模塊、片層平移模塊、通道拼接模塊和圖像重建網絡模塊。利用連續切片之間的結構和相位強關聯性，使用神經網絡模型對磁共振圖像進行重建，降低磁共振數據因欠采樣導致的偽影，無需額外的校準數據，減少磁共振掃描時間，提高空間編碼的靈活性。
本發明授權一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度學習的磁共振圖像重建方法，其特征在于，包括： 步驟A1，獲取由多層連續的欠采樣的切片圖像組成的磁共振圖像數據，將所述磁共振圖像數據中需要重建的切片圖像作為目標圖像； 步驟A2，將所述磁共振圖像數據輸入預先訓練好的神經網絡模型，所述神經網絡模型包括依次連接的片層融合模塊、片層平移模塊、通道拼接模塊和圖像重建網絡模塊，所述通道拼接模塊還連接所述片層融合模塊； 步驟A3，所述片層融合模塊對所述磁共振圖像數據中的所有所述切片圖像進行融合，并輸出第一圖像； 步驟A4，所述片層平移模塊對所述第一圖像進行平移操作，輸出第二圖像； 步驟A5，所述通道拼接模塊對所述目標圖像、所述第一圖像和所述第二圖像進行拼接，得到第三圖像； 步驟A6，所述圖像重建網絡模塊對所述第三圖像進行處理，輸出與所述目標圖像對應的磁共振重建圖像。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州微影醫療科技有限公司，其通訊地址為：311200 浙江省杭州市蕭山區經濟技術開發區橋南區塊通文路1795號3幢1層；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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