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龙图腾网获悉南京伯睿生命科学研究院有限公司申请的专利基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真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：CN113963131B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111264379.3，技术领域涉及：G06T17/20；该发明授权基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法是由孙钰;梁嘉炜;沈靖菲;符谦益;杨明设计研发完成，并于2021-10-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法，包括以下步骤：S1:确定所需的磁共振成像参数种类,且计算所有参数种类的全组合；S2:对全组合中的每一条参数组合，在真实磁共振扫描仪上按参数设定进行扫描成像或进行有限元计算仿真成像，获得成像的三维体数据的数据库；S3:对数据库利用PCA算法进行降维处理，得到一维压缩向量；S4:根据成像参数设定找到临近参数组合，查询其对应压缩向量，进行线性插值，将其重新折叠为三维体数据，获得虚拟仿真成像。本发明使用PCA算法对磁共振多参数组合预成像数据库进行降维，降维后只需存储低维的压缩向量与少量主成分图像，在仿真过程中对压缩向量进行插值，随后进行图像恢复，具有低存储量和低计算量。

本发明授权基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法在权利要求书中公布了：1.一种基于PCA的磁共振成像参数虚拟仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1:确定所需的磁共振成像参数种类,且计算所有参数种类的全组合； S2:对全组合中的每一条参数组合，在真实磁共振扫描仪上按参数设定进行扫描成像或进行有限元计算仿真成像，获得成像的三维体数据的数据库； S3:对数据库利用PCA算法进行降维处理，得到一维压缩向量； S4:根据成像参数设定找到临近参数组合，查询其对应压缩向量，进行线性插值，将其重新折叠为三维体数据，获得虚拟仿真成像； 在步骤S4中，根据使用者给出的成像参数设定找到若干个参数向上和向下最接近的两个离散取值，进而确定全组合中与使用者参数设定最接近的邻近参数组合以及对应的压缩向量，进行线性插值，然后按照相关公式进行重建，将其重新折叠为三维体数据，即得到虚拟仿真成像的结果； 对数据库利用PCA算法进行降维时，首先将每一个三维体数据展开为一维压缩向量，则数据库中的原本所有三维体数据构成了第一矩阵，计算第一矩阵的行平均向量，最终得到归一化的第二矩阵； 获得第二矩阵后代入公式计算得到协方差矩阵，得到协方差矩阵的特征值和特征向量，取对应特征值最大的前若干个特征向量按照排列组成变换矩阵，计算降维后的结果矩阵和主成分矩阵； 数据库中包含m条磁共振成像参数组合和对应的成像三维体数据，然后利用PCA算法进行降维，首先将每一个三维体数据展开为一维压缩向量，设其长度为p，则数据库中原本所有的三维体数据构成p行m列的矩阵X’；计算X’的行平均向量μ，将X’的每一列减去μ得到归一化的矩阵X;按公式计算协方差矩阵C，其中符号T表示矩阵转置；求出矩阵C的特征值与特征向量，取对应特征值最大的前k个特征向量按行排列组成变换矩阵V，计算降维后的结果矩阵Y=VX；若计算正确，则Y的大小应该为k行m列，此时计算主成分矩阵，若计算正确，P的大小应该是p行k列；然后保存主成分矩阵P，行平均向量μ以及结果矩阵Y，利用Y的每一列为压缩向量y，对应与一个成像参数组合。

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