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          浙江工業(yè)大學(xué)馮遠(yuǎn)靜老師一件發(fā)明專利完成成果轉(zhuǎn)化

          發(fā)表時(shí)間:2022年05月26日 來源:龍圖騰

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          龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利用于腦白質(zhì)纖維跟蹤的高階擴(kuò)散張量混合稀疏成像方法成功實(shí)施成果轉(zhuǎn)化。

          龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2015-03-04發(fā)布的專利公告中獲悉:該專利的專利申請(qǐng)?zhí)?/span>/專利號(hào)為:2014105580179,技術(shù)領(lǐng)域?qū)儆贕06F17/50(2006.01)I;該專利用于腦白質(zhì)纖維跟蹤的高階擴(kuò)散張量混合稀疏成像方法是由浙江工業(yè)大學(xué)設(shè)計(jì)研發(fā)完成,并于2014-10-20向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

          用于腦白質(zhì)纖維跟蹤的高階擴(kuò)散張量混合稀疏成像方法,包括以下步驟:讀取腦部磁共振數(shù)據(jù),獲取施加梯度方向g的磁共振信號(hào)S(g),未施加梯度方向的磁共振信號(hào)S0及梯度方向數(shù)據(jù),選取所需的感興趣區(qū)域,并計(jì)算該區(qū)域的擴(kuò)散衰減信號(hào)S(g)/S0;將感興趣區(qū)域內(nèi)的每個(gè)體素的擴(kuò)散衰減信號(hào)S(g)/S0逐個(gè)建模為具有擴(kuò)散形態(tài)的橢球分布模型;通過計(jì)算張量系數(shù)λj得到擴(kuò)散函數(shù)D(v),再計(jì)算每個(gè)采樣點(diǎn)的擴(kuò)散函數(shù)值,最后將擴(kuò)散函數(shù)值擬合成擴(kuò)散模型。本發(fā)明涉及壓縮感知與稀疏成像的理念,相比傳統(tǒng)方法,計(jì)算速度快,成像角度分辨率高,且計(jì)算樣本數(shù)可大大減少,實(shí)驗(yàn)效果好。

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