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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法及应用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：CN120635246B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202511136296.4，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法及应用是由余家斌;徐晨杰;米红妹;肖丙刚;王嘉熠;章东平;杨力;杨昌海;赵星亮设计研发完成，并于2025-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法及应用在说明书摘要公布了：本申请提出了一种基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法及应用，包括以下步骤：获取训练数据集，将训练数据集中多模态MRI影像中的加噪模态作为目标模态，非加噪模态作为先验模态，基于先验模态获取先验肿瘤掩码，将训练数据集中每一多模态MRI影像与对应的先验肿瘤掩码作为训练样本，将训练样本输入到构建好的MRI影像重建架构中得到重建MRI影像；当损失函数满足设定条件或达到预设的迭代次数时保存MRI影像重建架构的参数得到MRI影像重建模型。本方案编码模块的每一编码层级以及解码模块的每一解码层级后设置双路径注意力层，来引导模型关注肿瘤区域，提升对复杂病灶及非典型解剖结构的特征提取能力。

本发明授权基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法及应用在权利要求书中公布了：1.一种基于残差去噪扩散的MRI影像重建模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取存储有多模态MRI影像的第一数据集，对第一数据集中每一多模态MRI影像的任一模态进行逐步加噪得到第二数据集，以所述第二数据集作为训练数据集； 将训练数据集中多模态MRI影像中的加噪模态作为目标模态，非加噪模态作为先验模态，基于先验模态获取先验肿瘤掩码，将训练数据集中每一多模态MRI影像与对应的先验肿瘤掩码作为训练样本，将训练样本输入到构建好的MRI影像重建架构中得到重建MRI影像，所述MRI影像重建架构以U-net网络为基础网络，包括编码模块、解码模块以及残差模块，且在编码模块的每一编码层级以及解码模块的每一解码层级后设置双路径注意力层，其中，所述编码层级解码层级对训练样本中的多模态MRI影像进行处理，所述双路径注意力层基于训练样本中的先验肿瘤掩码对编码层级解码层级的输出特征图进行注意力计算； 基于第一数据集中的多模态MRI影像对重建MRI影像进行验证并计算损失函数，基于损失函数对MRI影像重建架构的参数进行调整，当损失函数满足设定条件或达到预设的迭代次数时保存MRI影像重建架构的参数得到MRI影像重建模型。

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