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龍圖騰網獲悉西南醫科大學申請的專利一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像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：CN120510469B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202510985306.5，技術領域涉及：G06V10/774；該發明授權一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像方法是由屈彪;薛婷;羅亞梅設計研發完成，并于2025-07-17向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像方法在說明書摘要公布了：本發明涉及磁共振成像技術領域，尤其涉及一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像方法。該方法包括以下步驟：獲取多線圈磁共振k空間數據并按照時間維度重排分幀，得到欠采樣k空間數據、滿足奈奎斯特采樣準則的k空間標簽數據、定量參數、以及動態信號數據，并共同組成訓練集，設計基于定量參數約束、動態先驗約束以及k空間約束的雙域子空間學習的迭代網絡以及損失函數并根據訓練集，求解迭代網絡的最優參數，然后將分幀后的k空間數據輸入到已訓練好的網絡中重建動態圖像，實現快速、高時空分辨率和準確定量的磁共振動態對比增強圖像重建。

本發明授權一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像方法在權利要求書中公布了：1.一種非笛卡爾磁共振動態對比增強智能成像方法，其特征在于，包括以下步驟： S1.通過磁共振數據采集，得到磁共振成像儀器的多線圈磁共振k空間數據，并分別根據時間維度與奈奎斯特采樣理論，對多線圈磁共振k空間數據進行分幀重排和動態圖像重建，構建訓練集； S2.基于定量參數約束、動態先驗約束與k空間約束的雙域子空間學習理論，構建多線圈磁共振k空間數據的迭代網絡和損失函數； S3.根據步驟S1得到的訓練集，對迭代網絡進行求解得到最優參數； S4.根據訓練好的迭代網絡，將分幀重排后的多線圈磁共振k空間數據輸入迭代網絡，進行圖像重建，得到重建后的磁共振動態對比增強圖像； 所述訓練集包括欠采樣k空間數據、滿足奈奎斯特采樣的k空間標簽數據、定量參數和動態圖像信號數據； 所述分別根據時間維度與奈奎斯特采樣理論，對多線圈磁共振k空間數據進行分幀重排和動態圖像重建，構建訓練集包括以下步驟： S101.通過磁共振數據采集，得到磁共振成像儀器的多線圈磁共振k空間數據，表示為： 其中，Y為多線圈磁共振k空間數據，為復數域，M為輻條數，N為采樣點數，J為線圈數，對多線圈磁共振k空間數據進行分幀，得到分幀后的欠采樣k空間數據，分幀后的k空間數據的總幀數表示為： 其中，M為輻條數，R為分幀后的欠采樣k空間數據的輻條數，F表示分幀后的k空間數據的總幀數； 沿時間維度對多線圈磁共振k空間數據進行重排分幀，得到欠采樣k空間數據，表示為： 其中，H為欠采樣k空間數據，Y為多線圈磁共振k空間數據，為時間重排算子，為第f幀的第j個線圈的欠采樣k空間數據； S102.通過磁共振數據采集，得到磁共振成像儀器的多線圈磁共振k空間數據，根據奈奎斯特采樣理論，對多線圈磁共振k空間數據沿相鄰時間幀進行重排，得到k空間標簽數據，表示為： 其中，為按照奈奎斯特采樣準則的輻條數對多線圈磁共振k空間數據Y進行重排的算子，Y為多線圈磁共振k空間數據，為重排后的k空間數據，A為重排后的k空間數據的最后一個維度，根據分幀后的欠采樣k空間數據的總幀數對重排后的k空間數據進行復制，得到最終的k空間標簽數據，表示為： 其中，為滿足奈奎斯特采樣的k空間標簽數據，為復制算子，F為分幀后的k空間數據的總幀數，W為k空間標簽數據中每一幀的徑向k空間數據輻條數，N為采樣點數，J為線圈數； S103.通過優化重建算法對欠采樣k空間數據進行優化動態重建，得到動態圖像，表示為： M＝fH M＝[M1；M2；...；MF] 其中，f為優化重建算法，M為優化算法重建得到的動態圖像，M1；M2；...；MF分別為優化算法重建得到的動態圖像中的第1到F幀，H為欠采樣k空間數據，F為分幀后的k空間數據的總幀數，通過提取算法，沿時間維度對動態圖像的每一幀圖像提取相同位置的像素點的值并計算得到動態信號數據，表示為： 其中，為沿時間維度提取算法，M為優化算法重建得到的動態圖像，Cu為動態圖像信號數據； S104.根據動態圖像信號數據，構建E-tofts模型，并通過最小二乘法沿時間像素點計算得到定量參數； S105.根據得到的欠采樣k空間數據、動態圖像信號數據與定量參數共同構建得到訓練集。

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西南醫科大學，其通訊地址為：646000 四川省瀘州市龍馬潭區香林路1段1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”。