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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学申请的专利低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨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：CN116309038B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202211421988.X，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨方法及装置是由刘环宇;郭海鹏;刘晓东;李君宝;杨忠琳设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨方法及装置在说明书摘要公布了：低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨方法及装置，涉及核磁共振成像领域中采集的低分辨核磁共振图像的超分辨领域。针对现有技术中存在的，真实MR图像的退化过程和双三次降采样过程相差甚远，往往存在畸变、模糊、放大未知噪声等缺点、传统的基于单图超分辨方法的MR图像超分辨技术不能满足实际需求的问题，本发明提供的技术方案包括：采集低分辨MR图像集和图像集的降采样高分辨MR图像集；对低分辨MR图像集和降采样高分辨MR图像集进行初步特征提取；将提取到的低分辨MR图像集的低分辨特征和提取到的降采样高分辨MR图像集的高分辨特征作为输入，构建网络。适合应用于提升低分辨核磁共振图像的分辨率的工作中。

本发明授权低分辨图像域迁移网络构建方法及装置、基于域迁移的非配对MR图像超分辨方法及装置在权利要求书中公布了：1.低分辨图像域迁移网络构建方法，其特征在于，所述方法包括： 步骤1：采集低分辨MR图像集和所述图像集的降采样高分辨MR图像集； 步骤2：对所述低分辨MR图像集和所述降采样高分辨MR图像集进行初步特征提取； 步骤3：将提取到的所述低分辨MR图像集的低分辨特征和提取到的所述降采样高分辨MR图像集的高分辨特征作为输入，构建网络； 其中，将低分辨MR图像集和降采样高分辨MR图像集作为输入，对低分辨图像域迁移网络LDMN进行构建，所述的低分辨图像域迁移网络LDMN包括一个由噪声嵌入网络NEN和退化重建网络DRN组合成的CycleGAN结构，降采样高分辨MR图像集和低分辨MR图像集分别作为噪声嵌入网络NEN和退化重建网络DRN的输入，整个网络通过联合损失函数进行优化训练，在此过程中引入k空间损失函数作为联合损失函数共同约束优化过程； 步骤3中，构建所述网络的过程中还包括： 步骤31：为所述低分辨特征引入退化特性； 步骤32：对引入退化特性的所述低分辨特征进行退化重建； 对于噪声嵌入网络NEN，该网络使用基于并行Transformer的编码器解码器结构，使用多级编解码器实现在保留输入特征图原始特征的基础上逐级融合随机噪声特征； 对于退化重建网络DRN，采用和噪声嵌入网络相类似的并行Transformer编码器解码器结构，使用多级编解码器实现在保留输入特征图原始特征的基础上逐级融合前一级Transformer解码器输出的特征图。

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