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龙图腾网获悉南方医科大学申请的专利基于循环网络的磁共振参数量化方法、装置、设备及介质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：CN115775235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202211482818.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于循环网络的磁共振参数量化方法、装置、设备及介质是由冯衍秋;陆琪琪;程希元;王华峰;龚剑;陈凌剑;胡秋根设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于循环网络的磁共振参数量化方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于循环网络的磁共振参数量化方法、装置、设备及介质，其中方法包括：采集不同对比度的多幅磁共振加权图像；将多幅磁共振加权图像输入已构建的循环神经网络中，多次循环后，得到磁共振参数图像；其中，循环神经网络是基于物理模型和卷积神经网络构建而成的，对于循环神经网络的每一次循环，对应输入为不同对比度的多幅磁共振加权图像和循环神经网络上一次循环输出的状态参数，对应输出为循环神经网络本次循环计算得到的磁共振参数图像和状态参数；物理模型由不同对比度的多幅磁共振加权图像的采集过程确定。本发明解决了现有深度学习技术无法在输入的磁共振加权图像的采集参数发生较大改变时进行高质量参数量化的问题。

本发明授权基于循环网络的磁共振参数量化方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于循环网络的磁共振参数量化方法，其特征在于，包括以下步骤： 采集不同对比度的多幅磁共振加权图像； 将多幅所述磁共振加权图像输入已构建的循环神经网络中，多次循环后，得到磁共振参数图像；其中，所述循环神经网络是基于物理模型和卷积神经网络构建而成的，对于所述循环神经网络的每一次循环，对应输入为不同对比度的多幅所述磁共振加权图像和循环神经网络上一次循环输出的状态参数，对应输出为所述循环神经网络本次循环计算得到的磁共振参数图像和状态参数；所述物理模型由不同对比度的多幅磁共振加权图像的采集过程确定，所述状态参数包括、和； 所述循环神经网络构建的过程包括： 所述循环神经网络由梯度单元、Hessian单元、去噪单元以及两个比例系数和组合连接而成； 对于所述循环神经网络的第次循环，所述梯度单元的输入为循环神经网络第次循环输出的状态参数，，和采集得到的不同对比度的多幅磁共振加权图像，其输出为目标函数相对于状态参数在处的梯度值，其中，，为输入的不同对比度的磁共振加权图像的数量，目标函数为： ； 式中，为第个输入的磁共振加权图像采集过程中确定的物理模型，物理模型的输入为状态参数，其输出为应用物理模型计算得到的磁共振加权图像； 所述Hessian单元的输入为循环神经网络第次循环输出的状态参数，其输出为目标函数相对于状态参数在处的Hessian矩阵； 所述去噪单元的输入为循环神经网络第次循环输出的状态参数，其输出为对状态参数去除噪声后的状态参数。

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