中國科學院深圳先進技術研究院鄭海榮獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法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：CN116266339B 。
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：202111539266.X，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法是由鄭海榮;梁棟;劉新;王海峰;郭一凡;劉聰聰設計研發完成，并于2021-12-15向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法在說明書摘要公布了：本申請提供了一種基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法、設備以及存儲介質。該圖像重建方法包括：獲取磁共振指紋成像數據集，以及基于磁共振指紋成像數據集重建的磁共振圖像；提取磁共振圖像的馳豫特征；基于磁共振圖像的馳豫特征以及磁共振圖像的時間信息構建基于部分可觀察馬爾可夫決策過程的映射函數；利用深度強化學習模型求解映射函數，并從求解結果中選擇優化軌跡，用于磁共振指紋成像的圖像重建。本申請通過將磁共振圖像重建映射轉化為部分可觀察的馬爾可夫決策過程求解，提高了在高倍速映射下對K空間信息的利用，使模型學習過程中學到更加豐富的細節信息，減少重建后圖像細節的丟失，使得磁共振指紋成像在高倍速重建具有更好的效果。
本發明授權基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于磁共振指紋快速成像和深度學習模型的圖像重建方法，其特征在于，所述圖像重建方法包括： 獲取磁共振指紋成像數據集，以及基于所述磁共振指紋成像數據集重建的磁共振圖像； 提取所述磁共振圖像的馳豫特征； 基于所述磁共振圖像的馳豫特征以及所述磁共振圖像的時間信息構建基于部分可觀察馬爾可夫決策過程的映射函數； 利用深度強化學習模型求解所述映射函數，并從求解結果中選擇優化軌跡，用于磁共振指紋成像的圖像重建； 其中，所述提取所述磁共振圖像的馳豫特征，包括： 采用全連接神經網絡將所述磁共振圖像的高位信號轉化為低維特征向量； 將互相關設置為相似性度量； 基于所述相似性度量選擇觀察信號在所述磁共振圖像的每一個像素點最匹配的字典信號； 將所述字典信號中的第一馳豫時間分配給該像素點，以產生第一馳豫特征的映射； 將所述字典信號中的第二馳豫時間分配給該像素點，以產生第二馳豫特征的映射。
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中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；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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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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