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龙图腾网获悉华侨大学申请的专利一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率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：CN121258797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511771348.5，技术领域涉及：G06T3/4076；该发明授权一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率方法及系统是由郑勋浩;黄德天;李海林;林祯炜;陈泽鑫;黄玉婷设计研发完成，并于2025-11-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率方法及系统，涉及图像超分辨率技术领域，方法包括以下步骤：构建基于确定性采样的条件扩散模型作为教师网络；基于教师网络构建基于蒸馏损失与一致性损失的学生网络；利用学生网络实现MRI图像超分辨率。本发明通过逐层缩减扩散过程中的冗余步骤，将扩散模型的潜在分布浓缩到单步生成中，同时充分保留了模型对MRI图像关键细节如组织纹理、结构边界的重建能力和影像质量优势。与现有MRI图像超分辨率快速求解方法相比，显著提升了推理效率，满足医疗场景下的实时性需求；而且在生成的高分辨率MRI图像的质量方法，与传统方法持平甚至有所超越，为后续临床应用提供更精准的影像支持。

本发明授权一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于单步扩散的MRI图像超分辨率方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建基于确定性采样的条件扩散模型作为教师网络； 基于教师网络构建基于蒸馏损失与一致性损失的学生网络； 利用学生网络实现MRI图像超分辨率； 其中，所述构建基于确定性采样的条件扩散模型作为教师网络，具体为：以基于随机性采样的条件扩散模型作为基础模型，将其生成过程的随机性采样替换为确定性采样，得到教师网络； 所述构建基于确定性采样的教师网络，包括以下步骤： 引入一个预训练的条件扩散模型ResShift，所述ResShift采用随机性采样的方法从初始状态采样得到复原图像； 修正ResShift的随机性采样，得到基于确定性采样的教师网络；所述确定性采样的过程表示为： ； ； 其中，表示随机性采样过程，表示第t步的状态，表示低分辨率MRI图像，表示随时间步长t单调递增的超参数，是单位脉冲函数；是从预训练的随机性ResShift中预测出的复原图像；其中表示噪声修正项，表示确定性采样的偏移参数，表示随时间步长变化的权重系数； 所述构建基于蒸馏损失与一致性损失的学生网络，包括以下步骤： 以Unet网络架构作为学生网络的基础网络； 构建蒸馏损失约束初始状态在学生网络下的单步输出与其确定性输出之间的近似程度，表示为： ； 其中，是仅需一步直接预测复原图像的学生网络；是ResShift的确定性单步生成函数；表示均方误差损失函数； 构建真实图像的一致性损失，表示为： ； 构建学生网络的整体训练目标，表示为： ； 其中，表示训练目标，表示求最小值对应的参数，表示基于多变量的期望算子； 利用所述整体训练目标训练学生网络的基础网络，得到基于蒸馏损失与一致性损失的学生网络。

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