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龙图腾网获悉北京邮电大学申请的专利基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法及装置获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120103245B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510570723.3，技术领域涉及：G01R33/56；该发明授权基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法及装置是由朱载民;宗芳荣;石骐骥;肖梦茹;程赛;谭懿恒;周乐晴;方韬翔设计研发完成，并于2025-05-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法及装置，包括：确定采样空间、采样价值阈值及单次激发的采样点数量，基于采样点数量选取初始的待采样区域；基于待采样区域内的采样点的相位编码确定单次激发对应的3DEPI序列，基于3DEPI序列进行单次射频激发获得对应的梯度回波信号；基于梯度回波信号确定重建dMRI优化影像；将重建dMRI优化影像输入至训练好的全采样dMRI影像预测模型中预测得到全采样dMRI影像，并得到重建影像误差图；基于重建影像误差图得到采样空间中的各采样点的采样价值，基于各采样点的采样价值及采样价值阈值确定下次采样的待采样区域。本申请进一步的缩短了扫描时长，以及提高了所生成的dMRI影像的准确度。

本发明授权基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的磁共振信号自适应采样方法，其特征在于，所述方法包括： 确定采样空间、采样价值阈值以及单次激发的采样点数量，基于所述单次激发的采样点数量选取所述采样空间中央位置的相应数量个采样点的K空间轨迹作为初始的待采样区域； 基于所述待采样区域内的采样点的相位编码确定所述单次激发对应的3DEPI序列，基于所述单次激发对应的3DEPI序列进行单次射频激发获得对应的梯度回波信号； 基于获得的所述梯度回波信号确定重建dMRI优化影像； 将所述重建dMRI优化影像输入至训练好的全采样dMRI影像预测模型中预测得到全采样dMRI影像，基于所述重建dMRI优化影像和预测得到的所述全采样dMRI影像计算得到重建影像误差图； 基于所述重建影像误差图得到采样空间中的各采样点的采样价值，基于所述各采样点的采样价值及所述采样价值阈值确定下次采样的待采样区域； 基于获得的所述梯度回波信号确定重建dMRI优化影像，包括： 基于获得的所述梯度回波信号通过3DdMRI影像重建算法计算所述重建dMRI优化影像； 所述3DdMRI影像重建算法的计算公式为： ； 其中，为重建dMRI优化影像，为待优化重建dMRI影像，为已完成的激发采样次数，为磁共振系统的线圈通道数，为第j个线圈在第i次激发后采集到的梯度回波信号，F为傅里叶变化，为第j个线圈的敏感系数，为第i次激发的导航回波相位的复共轭，为第i次激发的k空间采样掩码，α为正则化系数。

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