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龍圖騰網(wǎng)獲悉通用電氣精準醫(yī)療有限責任公司申請的專利去除磁共振圖像中的截斷偽影的深度學習系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產(chǎn)權局授予，授權公告號為：CN114663537B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202111513520.9，技術領域涉及：G06T11/00；該發(fā)明授權去除磁共振圖像中的截斷偽影的深度學習系統(tǒng)和方法是由丹尼爾·文斯·利特威勒;羅伯特·馬克·萊貝爾;王新增;A·吉登;埃爾辛·拜拉姆設計研發(fā)完成，并于2021-12-09向國家知識產(chǎn)權局提交的專利申請。

本去除磁共振圖像中的截斷偽影的深度學習系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明題為“去除磁共振圖像中的截斷偽影的深度學習系統(tǒng)和方法”。本公開提供了一種從磁共振MR圖像中去除截斷偽影的計算機實現(xiàn)的方法。該方法包括接收粗圖像，該粗圖像基于來自在至少一個k空間維度中被不對稱截斷的部分k空間的部分k空間數(shù)據(jù)。該方法還包括使用用一對原始圖像和損壞圖像訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡模型來分析該粗圖像。損壞圖像基于以一個或多個部分采樣圖案被截斷的部分k空間的部分k空間數(shù)據(jù)。原始圖像基于與損壞圖像的部分k空間數(shù)據(jù)對應的完整k空間數(shù)據(jù)，并且神經(jīng)網(wǎng)絡模型的目標輸出圖像是原始圖像。該方法還包括基于該分析導出粗圖像的改進圖像，其中導出的改進圖像包括減少的截斷偽影和增加的高空間頻率數(shù)據(jù)。

本發(fā)明授權去除磁共振圖像中的截斷偽影的深度學習系統(tǒng)和方法在權利要求書中公布了：1.一種從磁共振圖像中去除截斷偽影的計算機實現(xiàn)的方法，所述方法包括： 接收粗圖像，所述粗圖像基于來自在與高空間頻率對應的k空間位置處在至少一個k空間維度中被不對稱地截斷的部分k空間的部分k空間數(shù)據(jù)； 使用神經(jīng)網(wǎng)絡模型分析所述粗圖像，其中所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型是用成對的原始圖像和損壞圖像訓練的，其中所述損壞圖像基于來自在與所述高空間頻率對應的所述k空間位置處以一個或多個部分采樣圖案截斷的部分k空間的部分k空間數(shù)據(jù)，所述一個或多個部分采樣圖案包括在至少一個k空間維度中的不對稱截斷，所述原始圖像基于與所述損壞圖像的所述部分k空間數(shù)據(jù)對應的完整k空間數(shù)據(jù)，并且所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型的目標輸出圖像是所述原始圖像； 基于所述分析導出所述粗圖像的改進圖像，其中與所述粗圖像相比，導出的改進圖像包括減少的截斷偽影和增加的高空間頻率數(shù)據(jù)；以及 輸出所述改進圖像， 其中所述損壞圖像的所述部分k空間數(shù)據(jù)包括第一組k空間數(shù)據(jù)和第二組k空間數(shù)據(jù)，其中所述第二組k空間數(shù)據(jù)是所述第一組k空間數(shù)據(jù)的共軛反射。

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