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龍圖騰網獲悉天津大學;首都醫科大學附屬北京友誼醫院申請的專利基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法及相關裝置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：CN119722841B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202411773417.1，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法及相關裝置是由孫學斌;王金蹊;龐彥偉;金睿琦;肖靜;張棟;王振常設計研發完成，并于2024-12-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法及相關裝置在說明書摘要公布了：本申請公開了一種基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法及相關裝置，涉及磁共振指紋成像和深度學習領域，該方法包括：對不同切片的磁共振指紋數據進行預處理，得到不同切片的無噪磁共振指紋數據；將相鄰三個切片的無噪磁共振指紋數據輸入多切片特征融合網絡中，輸出融合后的磁共振指紋特征圖；將融合后的磁共振指紋特征圖輸入參數重建網絡中，輸出中間切片的無噪磁共振指紋數據的組織參數映射結果。本申請利用相鄰切片的特征豐富中間切片的特征，通過交叉和注意力運算加強對局部特征的學習，使用全連接網絡降低特征維度，并通過DRD?Net網絡提高全局的感受野，增強全局特征的學習，提高磁共振指紋的組織參數重建質量。

本發明授權基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法及相關裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法，其特征在于，所述基于多切片聯合磁共振指紋組織參數映射方法包括： 獲取不同切片的磁共振指紋數據；所述磁共振指紋數據為時間序列數據； 對所述不同切片的磁共振指紋數據進行預處理，得到不同切片的無噪磁共振指紋數據； 將所述不同切片的無噪磁共振指紋數據中的相鄰三個切片的無噪磁共振指紋數據確定為一組，并將所述不同切片的無噪磁共振指紋數據按組輸入多切片特征融合網絡中，輸出融合后的磁共振指紋特征圖；所述多切片特征融合網絡用于對相鄰三個切片的無噪磁共振指紋數據進行交叉和注意力運算，得到相鄰三個切片的無噪磁共振指紋數據進行特征融合后的磁共振指紋特征圖； 將所述融合后的磁共振指紋特征圖輸入參數重建網絡中，輸出中間切片的無噪磁共振指紋數據的組織參數映射結果； 所述多切片特征融合網絡包括三個注意力分支，分別為上注意力分支、中間注意力分支和下注意力分支；每個注意力分支均由偶數個TemporalSwinTransformer塊構成； 所述TemporalSwinTransformer塊包括塊嵌入單元、通道合并單元、第一線性映射單元、多頭自注意力單元、第二線性映射單元、第一殘差連接單元、層歸一化單元、多層感知機、第二殘差連接單元、塊反嵌入單元和3×3卷積單元； 所述多頭自注意力單元為窗口多頭自注意力單元或滑動窗口多頭自注意力單元；在同一注意力分支中，相鄰TemporalSwinTransformer塊中的多頭自注意力單元不同； 所述塊嵌入單元的第一端為所述TemporalSwinTransformer塊的輸入端；所述塊嵌入單元的第二端與所述通道合并單元的第一端連接；所述通道合并單元的第二端與所述第一線性映射單元的一端連接；所述第一線性映射單元的另一端與所述第一殘差連接單元的一端連接；所述第一殘差連接單元的另一端與所述層歸一化單元的一端連接；所述層歸一化單元的另一端與所述多層感知機的一端連接；所述多層感知機的另一端與所述第二殘差連接單元的一端連接；所述第二殘差連接單元的另一端與所述塊反嵌入單元的一端連接；所述塊反嵌入單元的另一端與所述3×3卷積單元的一端連接；所述3×3卷積單元的另一端為所述TemporalSwinTransformer塊的輸出端； 所述上注意力分支的塊嵌入單元、所述下注意力分支的塊嵌入單元和所述中間注意力分支的塊嵌入單元在所述中間注意力分支的通道合并單元進行通道合并；所述中間注意力分支的塊嵌入單元和所述上注意力分支的塊嵌入單元在所述上注意力分支的通道合并單元進行通道合并；所述中間注意力分支的塊嵌入單元和所述下注意力分支的塊嵌入單元在所述下注意力分支的通道合并單元進行通道合并。

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天津大學;首都醫科大學附屬北京友誼醫院，其通訊地址為：300072 天津市南開區衛津路92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”。