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龙图腾网获悉西安理工大学申请的专利频域-纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建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：CN121366083B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202511937064.9，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权频域-纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法是由梁莉莉;王靖萱;张春丽;田锦荣;张丁戈设计研发完成，并于2025-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本频域-纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了频域‑纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法，涉及医学图像超分辨率重建技术领域，包括：步骤1、构建数据集；步骤2、构建协同特征提取模块MB‑CFE；步骤3、构建纹理注入式隐式上采样模块TIM；步骤4、将图像域特征与频域特征逐元素相加得到联合特征，将联合特征与纹理特征共同输入TIM模块，在周期空间内完成任意实数倍数的像素重建并输出高分辨率图像；步骤5、构建混合损失函数，训练网络；步骤6、将待重建图像输入网络，输出高分辨率重建图像；本发明提供的频域‑纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法，解决现有技术存在的纹理细节恢复不足、超分辨尺度单一等问题。

本发明授权频域-纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.频域-纹理联合学习的任意尺度MRI超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、构建数据集，将数据集划分为训练集和测试集； 步骤2、构建协同特征提取模块MB-CFE，包括图像域分支、频域分支和纹理分支，得到图像域特征、频域特征和纹理特征； 步骤3、构建纹理注入式隐式上采样模块TIM； S31、基于目标超分尺度计算SR切片的网格尺寸，其中为任意实数且，表示SR切片的高度，表示SR切片的宽度，确定网格尺寸，并生成归一化的全局坐标矩阵，其中表示SR切片中像素的水平坐标，表示SR切片中像素的垂直坐标； S32、对全局坐标矩阵执行周期映射，将无限坐标转换为重复单元；计算表达式为： ； ； 式中，表示方向的局部坐标偏移量，表示方向的局部坐标偏移量，表示向下取整函数，且； S33、通过周期激活函数将映射后的坐标嵌入至64维隐式空间，得到坐标嵌入向量，计算表达式为： ； 式中，为频率系数，； S34、定义细胞单元：时细胞单元尺寸为4×4像素，时细胞单元尺寸为8×8像素；在各细胞单元内部生成局部归一化坐标，通过全连接层将局部归一化坐标映射为细胞特征； S35、通过双线性插值将扩展至SR切片的尺寸，与全局坐标矩阵生成“全局-局部”双坐标系统的互补架构； 步骤4、将图像域特征与频域特征逐元素相加得到联合特征，将联合特征与纹理特征共同输入TIM模块，在周期空间内完成任意实数倍数的像素重建并输出高分辨率图像； 步骤5、构建混合损失函数，训练MB-CFE模块与TIM模块构成的网络； 步骤6、将待重建的低分辨率MRI图像输入训练完成的网络，输出高分辨率重建图像。

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西安理工大学，其通讯地址为：710048 陕西省西安市金花南路5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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