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龍圖騰網(wǎng)獲悉之江實(shí)驗(yàn)室申請(qǐng)的專利一種MRI圖像重建方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120388095B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510875265.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權(quán)一種MRI圖像重建方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)是由戴晶幗;柳春源;王辰;鄭重;崔健;姜鑫冉;蔣田仔設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種MRI圖像重建方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及一種MRI圖像重建方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該MRI圖像重建方法包括：獲取多對(duì)比度MRI樣本數(shù)據(jù)，包括目標(biāo)模態(tài)與輔助模態(tài)高分辨率圖像；對(duì)目標(biāo)模態(tài)高分辨率圖像進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換并截?cái)喔哳l成分，生成低分辨率頻域數(shù)據(jù)；再對(duì)其進(jìn)行空域轉(zhuǎn)換，生成空間域低分辨率圖像；將低分辨率頻域數(shù)據(jù)和空間域低分辨率圖像輸入擴(kuò)散模型，利用擴(kuò)散模型，對(duì)兩類低分辨率數(shù)據(jù)分別在頻域和空域中進(jìn)行特征提取，生成當(dāng)前時(shí)間步特征；并利用結(jié)構(gòu)注意力機(jī)制，對(duì)當(dāng)前時(shí)間步特征與輔助模態(tài)高分辨率圖像的特征進(jìn)行特征融合，獲取目標(biāo)模態(tài)的重建圖像。通過本申請(qǐng)，解決了傳統(tǒng)MRI超分方法中頻譜保真與細(xì)節(jié)增強(qiáng)的平衡難題，顯著提升了重建效率與圖像質(zhì)量。

本發(fā)明授權(quán)一種MRI圖像重建方法、裝置、電子裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種MRI圖像重建方法，其特征在于，包括： 獲取多對(duì)比度MRI樣本數(shù)據(jù)，包括目標(biāo)模態(tài)高分辨率圖像和輔助模態(tài)高分辨率圖像； 對(duì)所述目標(biāo)模態(tài)高分辨率圖像，進(jìn)行頻域轉(zhuǎn)換獲得初始頻域數(shù)據(jù)，對(duì)所述初始頻域數(shù)據(jù)截?cái)喔哳l成分，生成低分辨率頻域數(shù)據(jù)；對(duì)所述低分辨率頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行空域轉(zhuǎn)換，生成空間域低分辨率圖像； 將所述低分辨率頻域數(shù)據(jù)和所述空間域低分辨率圖像輸入擴(kuò)散模型，利用所述擴(kuò)散模型，對(duì)所述低分辨率頻域數(shù)據(jù)和所述空間域低分辨率圖像分別在頻域和空域中進(jìn)行特征提取，生成當(dāng)前時(shí)間步特征；并利用結(jié)構(gòu)注意力機(jī)制，對(duì)所述當(dāng)前時(shí)間步特征與所述輔助模態(tài)高分辨率圖像的特征進(jìn)行特征融合，獲取目標(biāo)模態(tài)的重建圖像，包括： 所述當(dāng)前時(shí)間步特征包括頻域時(shí)間步特征和空域時(shí)間步特征； 在所述頻域中，對(duì)所述低分辨率頻域數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼器特征提取，生成所述頻域時(shí)間步特征；利用所述結(jié)構(gòu)注意力機(jī)制，將所述頻域時(shí)間步特征與所述輔助模態(tài)高分辨率圖像的頻域特征進(jìn)行融合，生成高頻缺失分布特征； 在所述空域中，對(duì)所述空間域低分辨率圖像進(jìn)行編碼器特征提取，生成所述空域時(shí)間步特征；利用所述結(jié)構(gòu)注意力機(jī)制，并將所述空域時(shí)間步特征與所述輔助模態(tài)高分辨率圖像的空域特征進(jìn)行融合，生成局部細(xì)節(jié)特征； 基于所述高頻缺失分布特征和所述局部細(xì)節(jié)特征，獲取所述目標(biāo)模態(tài)的重建圖像。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人之江實(shí)驗(yàn)室，其通訊地址為：311121 浙江省杭州市余杭區(qū)中泰街道科創(chuàng)大道之江實(shí)驗(yàn)室；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。