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龙图腾网获悉中山大学申请的专利基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化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：CN121147720B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202511676669.7，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化方法及系统是由邓一术;戴宪华;温旭权设计研发完成，并于2025-11-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化方法及系统，其中方法包括对获取的若干多模态3D影像序列进行排列组合，得到MR图像扫描序列组合集；对多模态3D影像序列进行特征提取处理，得到对应的高维特征表示；将高维特征表示与MR图像扫描序列组合集进行融合处理，得到各图像扫描序列组合对应的全局影像特征；将每一所述影像特征输入预训练的图像识别模型中，得到各个图像扫描序列组合对应的特征识别结果；对各个特征识别结果进行综合分析，将综合评分最高的分析结果对应的图像扫描序列组合作为最优扫描序列组合。本发明的方法，在保证识别性能的前提下提高了大规模MR扫描的效率。

本发明授权基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督知识迁移的多模态MR扫描优化方法，其特征在于，包括： 响应于图像处理信号，获取若干数量的多模态3D影像序列； 基于可解释性位置编码技术对各所述多模态3D影像序列进行排列组合，得到MR图像扫描序列组合集，其中所述MR图像扫描序列组合集中各个图像扫描序列组合均不一致； 对所述多模态3D影像序列进行特征提取处理，得到各所述多模态3D影像序列对应的高维特征表示，其中特征提取被设计为提取与图像识别相关联的空间特征和语义特征； 将所述高维特征表示与所述MR图像扫描序列组合集进行融合处理，得到各所述图像扫描序列组合对应的全局影像特征； 将每一所述全局影像特征输入预训练的图像识别模型中，得到各个所述图像扫描序列组合对应的特征识别结果；其中，所述图像识别模型的训练过程被设计为基于所述MR图像扫描序列组合集中的全序列组合与真实标签的第一损失以及非全序列组合与其邻域对象的第二损失进行迭代训练； 对各个所述特征识别结果进行综合分析，将综合评分最高的分析结果对应的所述图像扫描序列组合作为最优扫描序列组合。

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中山大学，其通讯地址为：510275 广东省广州市海珠区新港西路135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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