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龙图腾网获悉厦门大学申请的专利多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法及系统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：CN118549870B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202410800105.9，技术领域涉及：G01R33/565；该发明授权多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法及系统是由蔡淑惠;林颖;杨奇志;蔡聪波;陈忠设计研发完成，并于2024-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法及系统，包括：在磁共振成像仪中导入磁共振成像脉冲序列并按照设定的采样参数对实际成像物体进行数据采集，得到实际成像物体的多扫描磁共振成像信号；对实际成像物体的多扫描磁共振成像信号进处理，得到实际成像物体的有流动伪影的图像；生成训练样本，包括配对的有流动伪影的仿真样本和无流动伪影的仿真样本；采用训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络；将实际成像物体的有流动伪影的图像输入训练好的深度神经网络进行流动伪影校正，得到无流动伪影的图像。本发明无需额外采集用于流动伪影校正的导航回波信号即可实现无流动伪影的高分辨率磁共振图像的快速获取。

本发明授权多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种多扫描磁共振图像的流动伪影校正方法，其特征在于，包括： S1：确定多扫描磁共振成像脉冲序列及其采样参数；所述多扫描磁共振成像脉冲序列为包含采用射频脉冲产生自旋回波信号且采用EPI技术进行信号读出的任意磁共振成像序列； S2：在磁共振成像仪中导入所述多扫描磁共振成像脉冲序列并按照确定的采样参数对实际成像物体进行数据采集，得到实际成像物体的多扫描磁共振成像信号； S3：对所述实际成像物体的多扫描磁共振成像信号进行重排、拼接、填零、域变换以及归一化处理，得到实际成像物体的有流动伪影的图像； S4：生成深度神经网络的训练样本；所述训练样本包括配对的有流动伪影的仿真样本和无流动伪影的仿真样本；以有流动伪影的仿真样本作为深度神经网络的输入，以无流动伪影的仿真样本作为深度神经网络的标签；具体包括： S41：生成虚拟成像对象； S42：在仿真平台上编写所述多扫描磁共振成像脉冲序列并按照确定的采样参数对所述虚拟成像对象进行模拟数据采集，得到所述虚拟成像对象的多扫描磁共振成像信号； S43：生成有流动伪影的仿真样本；对所述虚拟成像对象的多扫描磁共振成像信号添加扫间相位变化来模拟实际成像物体由脑脊液搏动导致的流动伪影，并对信号进行重排、拼接、填零、域变换、归一化以及加噪处理，得到有流动伪影的仿真样本； S44：生成无流动伪影的仿真样本；所述无流动伪影的仿真样本根据需求设定为磁共振加权图像或磁共振参数图；如果需要重建的图像为磁共振加权图像，则将所述虚拟成像对象的多扫描磁共振成像信号进行重排、拼接、填零、域变换以及归一化处理后作为所述无流动伪影的仿真样本；如果需要重建的图像为磁共振参数图，则采用所述虚拟成像对象作为无流动伪影的仿真样本； S45：重复S41-S44过程，直到生成设定量的深度神经网络训练样本； S5：采用所述训练样本对深度神经网络进行训练，得到训练好的深度神经网络； S6：将实际成像物体的有流动伪影的图像输入所述训练好的深度神经网络进行流动伪影校正，得到无流动伪影的图像。

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