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龙图腾网获悉中国科学院精密测量科学与技术创新研究院申请的专利多模态5.0T ²³Na磁共振成像人工智能重建方法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：CN119741391B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411802116.7，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权多模态5.0T ²³Na磁共振成像人工智能重建方法是由周欣;肖洒;赵翔;陈世桢设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本多模态5.0T ²³Na磁共振成像人工智能重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态5.0T23Na磁共振成像人工智能重建方法，构建多模态重建网络，多模态重建网络包括多尺度特征提取网络、交叉注意力重建网络模块和融合网络。多尺度特征提取网络提取欠采样的目标模态和辅助模态磁共振图像的多级特征。交叉注意力重建网络学习不同模态之间的信息。融合网络将多模态的多尺度信息进行融合，获得最终的重建图像。此外，本发明利用结构相似性损失函数，使多模态重建网络充分学习到5.0T磁共振图像数据均匀的对比度信息。本发明利用多模态MRI数据之间的信息互补性，增强了重建图像细节特征，并充分利用5.0T数据的对比度均匀特点，能显著提高目标模态的重建质量。

本发明授权多模态5.0T ²³Na磁共振成像人工智能重建方法在权利要求书中公布了：1.多模态5.0T23Na磁共振成像人工智能重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、获取训练集，训练集包括多个样本组，每个样本组均包括一例受试对象的2D全采样目标模态磁共振图像、2D全采样辅助模态磁共振图像、2D欠采样目标模态磁共振图像和2D欠采样辅助模态磁共振图像； 步骤2、构建多模态重建网络，多模态重建网络包括多尺度特征提取网络、交叉注意力重建网络模块和融合网络，交叉注意力重建网络模块包括多个并列的交叉注意力重建网络； 同一样本组的2D欠采样目标模态磁共振图像和2D欠采样辅助模态磁共振图像输入到多尺度特征提取网络中，提取不同尺度的目标模态特征图像和不同尺度的辅助模态特征图像，同一尺度的目标模态特征图像和辅助模态特征图像分别被均分成多个目标模态特征块和辅助模态特征块后，均输入到交叉注意力重建网络模块中对应的一个交叉注意力重建网络，得到目标模态初步重建特征块和辅助模态初步重建特征块，每个交叉注意力重建网络对应的目标模态初步重建特征块和辅助模态初步重建特征块分别经过重组得到目标模态初步重建图像和辅助模态初步重建图像，所有目标模态初步重建图像进行通道级联得到目标模态级联图像，所有辅助模态初步重建图像进行通道级联得到辅助模态级联图像，目标模态级联图像和辅助模态级联图像输入到融合网络得到目标模态MRI重建图像和辅助模态MRI重建图像； 步骤3、设定总损失函数； ， 其中，为总损失函数，是误差函数，为结构相似度损失，是2D全采样辅助模态磁共振图像，是2D全采样目标模态磁共振图像，和分布是2D欠采样辅助模态磁共振图像和2D欠采样目标模态磁共振图像，是参数为的多模态重建网络； 步骤4、根据总损失函数，利用训练集中的样本组对多模态重建网络进行训练； 步骤5、将待重建的2D欠采样目标模态磁共振图像和对应待重建的2D欠采样辅助模态磁共振图像输入到步骤4训练好的多模态重建网络，得到对应的目标模态MRI重建图像和辅助模态MRI重建图像。

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