清华大学;西北大学宋小磊获国家专利权
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龙图腾网获悉清华大学;西北大学申请的专利基于K-means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算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：CN116433597B 。
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：202310219151.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于K-means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法是由宋小磊;孙耀宗;陈雁蓉;贺小伟设计研发完成，并于2023-03-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于K-means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于K‑means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法，方法包括：根据CEST‑MRI图像的像素个数和标准差设置聚类终止条件；对待聚类目标进行K‑means聚类，并分别对每个类的平均Z谱进行参数拟合；对于不满足条件的类，将该类作为待聚类目标，并将该类的平均Z谱的拟合参数作为下一次聚类后拟合的初值，转至聚类步骤；对于满足的类，将该类的拟合值作为该类内所有像素的量化信号输出，并在所有类均满足所述聚类终止条件时，根据所有类的拟合值输出基于类拟合的量化图。该方法可提高CEST‑MRI的量化图信噪比和拟合准确度并显著减少计算时间，利于在临床前研究和临床实践中推广应用。
本发明授权基于K-means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于K-means聚类的快速高信噪比的CEST量化参数图计算方法，其特征在于，所述方法包括： 获取CEST-MRI图像，并根据所述CEST-MRI图像的像素个数和标准差设置聚类终止条件，以及确定目标K值； 基于所述目标K值对待聚类目标进行K-means聚类，并分别对每个类的平均Z谱进行基于预设函数的参数拟合，其中，初始的待聚类目标为所述CEST-MRI图像； 分别判断每个类是否满足所述聚类终止条件； 对于不满足所述聚类终止条件的类，将该类作为所述待聚类目标，并将该类的平均Z谱的拟合参数作为下一次聚类后拟合的初值，转至所述对待聚类目标进行K-means聚类的步骤； 对于满足所述聚类终止条件的类，将该类的拟合值作为该类内所有像素的量化信号输出，以及在所有类均满足所述聚类终止条件时，根据所述所有类的拟合值输出基于类拟合的量化图。
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