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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用于擴散加權磁共振成像的數據處理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：CN113835059B 。

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：202110921390.6，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種用于擴散加權磁共振成像的數據處理方法和系統是由朱瑞星;張志遵;呂孟葉設計研發完成，并于2021-08-11向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種用于擴散加權磁共振成像的數據處理方法和系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種用于擴散加權磁共振成像的數據處理方法和系統，使用擴散加權成像序列獲取各方向的擴散加權的磁共振圖像；將磁共振圖像輸入已經訓練好的深度學習網絡模型中運行，分別輸出對應各方向的正參數和高分辨率圖像；對于每個方向的所述高分辨率圖像，采用對應方向的所述矯正參數進行矯正，以獲得各個方向的具有高分辨率的擴散加權的所述磁共振圖像。既得到每個方向圖像的高分辨率估計，也提升了配準的準確性，有利于更準確的病情診斷和更深入的科學研究。也可以用于取得相似成像效果的前提下，縮短成像時間，提高機器利用率，減少檢查成本，提升MRI普及性。

本發明授權一種用于擴散加權磁共振成像的數據處理方法和系統在權利要求書中公布了：1.一種用于擴散加權磁共振成像的數據處理方法，其特征在于，包括如下步驟： 步驟A1，使用擴散加權成像序列獲取各方向的擴散加權的磁共振圖像； 步驟A2，將所述磁共振圖像輸入已經訓練好的深度學習網絡模型中運行，分別輸出對應各方向的矯正參數和高分辨率圖像； 步驟A3，對于每個方向的所述高分辨率圖像，采用對應方向的所述矯正參數進行矯正，以獲得各個方向的具有高分辨率的擴散加權的所述磁共振圖像； 所述深度學習網絡模型的訓練過程包括如下步驟： 步驟B1，獲取具有一般分辨率的各方向的擴散加權的磁共振圖像作為第一圖像數據集，并獲取所述第一圖像數據集對應的具有高分辨率的擴散加權的磁共振圖像作為第二圖像數據集，以及所述第一圖像數據集對應的無擴散加權的磁共振圖像作為第三圖像數據集； 步驟B2，構建所述深度學習網絡模型； 步驟B3，將所述第一圖像數據集輸入所述深度學習網絡模型，所述深度學習網絡模型以第一特征數據作為第一輸出，以及第二特征數據作為第二輸出，所述第一特征數據為預測的各方向的矯正參數，所述第二特征數據為預測的各個方向的高分辨率圖像； 步驟B3，對所述第一圖像數據集中的圖像基于相應方向的所述第一特征數據進行矯正； 步驟B4，基于第一損失函數計算矯正后的所述第一圖像數據集與所述第三圖像數據集的第一損失值，基于第二損失函數計算所述第二特征數據與所述第二圖像數據集的第二損失值； 步驟B5，根據所述第一損失值和所述第二損失值優化所述深度學習網絡模型的參數，直到所述第一損失值和所述第二損失值達到預設標準，完成對所述深度學習網絡模型的訓練； 所述步驟B1還包括：以第三圖像數據集為基準對所述第一圖像數據集進行預配準，獲取包括各個方向的預矯正參數的第三特征數據； 所述步驟B3還包括：將所述第一圖像數據集和所述第三特征數據作為所述深度學習網絡模型的輸入。

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