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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种基于深度无监督学习的去伪影方法和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：CN117115011B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202310914258.1，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权一种基于深度无监督学习的去伪影方法和系统是由刘可文;饶兴龙;鲍庆嘉;谢寒;刘朝阳;熊红霞;傅作铭设计研发完成，并于2023-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度无监督学习的去伪影方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度无监督学习的去伪影方法和系统，构建基于深度无监督学习的去伪影网络模型；利用多份全采样MRI图像中的全采样MRI有伪影图像和或全采样MRI无伪影图像对去伪影网络模型进行训练，得到训练完成的去伪影网络模型；该模型用于去除全采样MRI图像的伪影。利用本发明所述方法和系统，有效解决MRI图像难以获得配对数据集的问题和有监督方法需要配对数据集的问题；有效减轻网络去伪影难度；本发明针对不同有运动伪影图像生成特定的掩码，在欠采样时能去除尽可能多的运动伪影，同时保留更多的纹理细节；同时本发明将k空间知识和深度学习结合起来，充分发挥二者的优势，可以在伪影去除干净的同时保留纹理细节。

本发明授权一种基于深度无监督学习的去伪影方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度无监督学习的去伪影方法，其特征在于，包括如下步骤： S1、构建基于深度无监督学习的去伪影网络模型； 所述去伪影网络模型包括MNet网络和无伪影图像生成器； 所述MNet网络用于对全采样MRI图像进行下采样、上采样和卷积操作，得到第一参数化掩码Mmnet；所述第一参数化掩码Mmnet用于对全采样MRI图像中的全采样MRI有伪影图像或全采样MRI无伪影图像进行欠采样操作，得到欠采样MRI有伪影图像或欠采样MRI无伪影图像； 所述无伪影图像生成器用于对欠采样MRI有伪影图像或欠采样MRI无伪影图像进行去伪影操作，得到去除了伪影的全采样MRI无伪影图像； S2、利用多份全采样MRI图像中的全采样MRI有伪影图像和或全采样MRI无伪影图像对所述去伪影网络模型进行训练，得到训练完成的去伪影网络模型；所述去伪影网络模型用于去除全采样MRI图像中的伪影，得到去除了伪影的全采样MRI无伪影图像； 所述无伪影图像生成器包括第一内容编码器EF和无伪影图像解码器GF；所述第一内容编码器EF用于将输入的欠采样MRI有伪影图像或欠采样MRI无伪影图像的内容部分进行编码得到内容编码；所述无伪影图像解码器GF用于对输入的内容编码进行解码，得到全采样MRI无伪影图像；所述欠采样MRI有伪影图像或欠采样MRI无伪影图像的内容部分即图像中不包括伪影部分的其它部分； 所述去伪影网络模型还包括无伪影图像鉴别器Dy，用于鉴别所输入的图像是无伪影图像生成器输出的全采样MRI无伪影图像还是真实的全采样MRI无伪影图像，其作用是提高无伪影图像生成器的输出精度，使无伪影图像生成器输出更趋向于真实图像的图像； 所述去伪影网络模型还包括伪影图像生成器，用于对欠采样MRI有伪影图像或欠采样MRI无伪影图像的伪影部分和内容部分进行分离与合并，得到全采样MRI有伪影图像。

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