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龍圖騰網獲悉北京航空航天大學申請的專利一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式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：CN120279132B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-02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：202510763970.5，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式重建方法是由劉建剛;董鎮;郭李爽;田捷;安羽設計研發完成，并于2025-06-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式重建方法在說明書摘要公布了：本發明屬于磁粒子成像領域，具體涉及一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式重建方法，旨在解決磁粒子成像系統矩陣校準時間長、基于數學建模方法依賴模型假設、基于加速校準方法難以平衡加速性能和恢復精度，進而導致重建的MPI圖像精度較低的問題。本方法包括：構建包含物理先驗的系統矩陣；將系統矩陣按列拆分，得到一組系統矩陣列，作為原始系統矩陣列；將原始系統矩陣列、各物理先驗輸入基于物理先驗的潛在擴散模型，進行微調和訓練；將新測量的各物理先驗輸入訓練好的模型，得到生成的系統矩陣列，形成完整的系統矩陣，進而結合測量信號，求解病態方程，得到待測量對象的MPI圖像。本發明提高了MPI圖像重建精度，同時無需校準系統矩陣。

本發明授權一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式重建方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物理先驗的磁粒子成像生成式重建方法，其特征在于，該方法包括： S100，構建包含物理先驗的系統矩陣；所述物理先驗包括磁場分布、粒子磁化曲線、無場區域掃描序列、體素序列、測量信號及相關系數矩陣； S200，將所述系統矩陣按列拆分，得到一組系統矩陣列，作為原始系統矩陣列；將所述原始系統矩陣列、各物理先驗輸入基于物理先驗的潛在擴散模型，進行微調和訓練； S300，將新測量的各物理先驗輸入訓練好的基于物理先驗的潛在擴散模型，得到生成的系統矩陣列，形成完整的系統矩陣，進而結合待測量對象的測量信號，求解病態方程，得到MPI圖像； 所述基于物理先驗的潛在擴散模型包括編碼器、MPI物理先驗條件編碼器、加噪擴散模塊、降噪自編碼器、解碼器； 所述生成的系統矩陣列，其獲取方法為： 通過所述編碼器將所述原始系統矩陣列從高維壓縮至低維潛在空間，得到潛在特征向量；將各物理先驗輸入所述MPI物理先驗條件編碼器，得到物理先驗條件掩碼；通過所述加噪擴散模塊對所述潛在特征向量進行加噪擴散處理，得到噪聲潛在特征向量；將所述噪聲潛在特征向量輸入所述降噪自編碼器、將所述物理先驗條件掩碼輸入所述降噪自編碼器的調控器進行耦合，得到最終的潛在特征向量；通過所述解碼器從所述最終的潛在特征向量中重構系統矩陣列，得到所述生成的系統矩陣列； 所述得到物理先驗條件掩碼，其方法為： 獲取測量信號的模值序列、相位序列，并分別進行歸一化處理；歸一化后進行拼接，并依次通過線性層、激活函數層進行特征提取，將提取的特征作為第三特征；將相關系數矩陣進行維度轉化后，與第三特征進行矩陣相乘，矩陣相乘后依次通過批歸一化層、線性層、SiLU層處理，得到測量信號潛在特征向量； 將體素序列依次通過嵌入層、線性層、Softplus層處理，得到體素序列潛在向量； 將磁場分布依次通過最大池化層、線性層處理，得到磁場潛在特征向量；將粒子磁化曲線依次通過嵌入層、批歸一化層、線性層處理，得到粒子特性潛在向量；將無場區域掃描序列依次通過嵌入層、批歸一化層、線性層、SiLU層處理，得到掃描序列潛在向量；將磁場潛在特征向量、粒子特性潛在向量、掃描序列潛在向量進行逐元素相乘，得到系統特性融合向量； 將所述體素序列潛在向量、所述系統特性融合向量、所述測量信號潛在特征向量進行矩陣拼接處理，矩陣拼接處理后通過三個線性層處理，得到物理先驗條件掩碼。

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