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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质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：CN120912708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202511452919.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质是由孙建永;赵进;张慧敏;谢国庆;徐宗本;郑海荣设计研发完成，并于2025-10-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质，涉及医学成像和深度学习技术领域，包括以下步骤：采集不同对比度的欠采样MRI图像数据，基于多个对比度生成优化目标函数；将优化目标函数分解为关于辅助变量的第一子问题和关于目标变量的第二子问题；对第一子问题和第二子问题依次进行交替求解，得到多个最优MRI重建图像。本发明通过在空间域和频域中进行多对比度数据的特征交互，实现了多对比度特征的高效互补与协同建模，克服了传统方法中对比度间信息利用不充分的问题。通过感知每种对比度的特征，可以生成针对性的提示来指导重建过程。从而提高低质量对比度的质量，并增强整体重建结果。

本发明授权一种多对比度MRI联合重建方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种多对比度MRI联合重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集不同对比度的欠采样MRI图像数据，基于多个对比度生成优化目标函数；其中，将压缩感知算法的原始目标函数中的数据一致性项优化为多对比度数据一致性项，将正则化项优化为对比度增强的相关性正则化项，基于各对比度引入对应的提示函数，得到优化目标函数； 对优化目标函数引入辅助变量，将优化目标函数分解为关于辅助变量的第一子问题和关于目标变量的第二子问题，所述目标变量为不同对比度欠采样MRI图像数据对应的MRI重建图像； 对第一子问题和第二子问题依次进行交替求解，得到多个最优MRI重建图像；在第一子问题求解过程中，对欠采样MRI图像数据进行逐层编码，得到多个语义特征图；对分辨率最小的语义特征图进行逐层解码，得到多个语义增强特征图；在每层解码过程中，基于不同对比度为当前语义增强特征图生成对应的对比度提示、频域增强特征和空间增强特征；将当前层的对比度提示、频域增强特征和空间增强特征进行融合，得到下一层的语义增强特征图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安交通大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市碑林区咸宁西路28号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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