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龙图腾网恭喜医诺智能科技(广州)有限公司申请的专利一种核磁共振图像重建方法及终端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：CN114494500B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202210135070.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种核磁共振图像重建方法及终端是由陈明;黄雪芳;谢宝文;王恩培;贾文廷;李建东;雷国胜;龙腾设计研发完成，并于2022-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核磁共振图像重建方法及终端在说明书摘要公布了：本发明提供了一种核磁共振图像重建方法及终端，获取核磁共振图像样本集合，所述核磁共振图像样本集合中每一核磁共振图像样本包括K空间图像样本和第一重建图像；将所述K空间图像样本通过预设深度神经网络，得到预测图像和预测灵敏度映射核集；并根据所述预测图像和所述预测灵敏度映射核集得到第二重建图像；根据所述第一重建图像和所述第二重建图像的差优化所述预设深度神经网络，得到目标深度神经网络；根据所述目标深度神经网络重建待处理核磁共振图像；本发明能够在不同参数的变化下保证图像重建效果的稳定，并且不依赖于确定的灵敏度映射核集，实现高鲁棒性的核磁共振图像重建。

本发明授权一种核磁共振图像重建方法及终端在权利要求书中公布了：1.一种核磁共振图像重建方法，其特征在于，包括步骤：获取核磁共振图像样本集合，所述核磁共振图像样本集合中每一核磁共振图像样本包括K空间图像样本和第一重建图像；将所述K空间图像样本通过预设深度神经网络，得到预测图像和预测灵敏度映射核集；并根据所述预测图像和所述预测灵敏度映射核集得到第二重建图像；根据所述第一重建图像和所述第二重建图像的差优化所述预设深度神经网络，得到目标深度神经网络；根据所述目标深度神经网络重建待处理核磁共振图像；所述将所述K空间图像样本通过预设深度神经网络，得到预测图像和预测灵敏度映射核集包括：根据所述K空间图像样本建立总优化目标Y=；其中，y表示所述K空间图像样本，Am表示与固定变量和采样掩膜A组成的线性算子，m表示待计算的所述预测图像，λ表示待定系数，Dm表示在所述预设深度神经网络D中的待计算的所述预测图像；通过交替选择优化算法得到预测图像m和预测灵敏度映射核集s；所述根据所述第一重建图像和所述第二重建图像的差优化所述预设深度神经网络包括：设置监督损失，所述监督损失为所述第一重建图像和所述第二重建图像的结构相似性指数；根据所述结构相似性指数优化所述预设深度神经网络；根据所述预测图像和所述预测灵敏度映射核集得到第二重建图像包括： ；其中，表示所述第二重建图像，F表示傅里叶变换，N表示迭代次数，C表示预测灵敏度映射核的总数，si表示所述预测灵敏度映射核集s中第i个预测灵敏度映射核。

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