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龙图腾网获悉西南医科大学申请的专利一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像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：CN120510241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202511000141.8，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像方法是由屈彪;唐迎美设计研发完成，并于2025-07-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像方法，涉及医学影像处理与磁共振成像技术领域，包括：首先从磁共振扫描仪上获取非笛卡尔欠采样k空间数据，将欠采样k空间数据按采集先后顺序分成两个互补的子集合1、子集合2，从而组成训练集；然后设计基于无监督分离子空间学习的针对非笛卡尔采样的磁共振智能快速重建深度学习网络、网络的推理功能以及损失函数；再利用步骤S1获得的训练集，求解基于无监督分离子空间学习的深度学习网络的最优参数；最终将待重建的非笛卡尔欠采样k空间数据输入已训练好的深度学习网络重建磁共振图像。本发明，具有无需全采样数据、重建速度快、重建质量高的特点。

本发明授权一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像方法在权利要求书中公布了：1.一种无监督学习的非笛卡尔磁共振智能快速成像方法，其特征在于，包括： 步骤S1：训练数据生成；从磁共振扫描仪上获取非笛卡尔欠采样k空间数据，将欠采样k空间数据按采集先后顺序分成两个互补的子集合1、子集合2，将欠采样k空间数据、欠采样k空间子集合1和子集合2共同组成训练集； 步骤S2：网络设计；设计基于无监督分离子空间学习的针对非笛卡尔采样的磁共振智能快速重建深度学习网络、网络的推理功能以及损失函数； 步骤S3：训练网络；利用步骤S1获得的训练集，求解基于无监督分离子空间学习的深度学习网络的最优参数； 步骤S4：重建图像；将待重建的非笛卡尔欠采样k空间数据输入已训练好的深度学习网络重建磁共振图像； 基于无监督分离子空间学习的深度学习网络表示为： 其中：表示整个重建网络的可学习参数集合，表示从网络输入欠采样k空间数据到网络最终重建合成图像的非线性映射； 设计网络的推理功能以及损失函数，包括： 通过约束网络最终合成图像与欠采样k空间子集合在图像域和k空间域的双域损失函数Loss1和Loss2，实现无监督学习； 损失函数Loss1定义为： 损失函数Loss2定义为： 其中，T表示训练样本的总数，为将欠采样k空间子集合使用变换算子生成的欠采样合成通道图像，表示从欠采样k空间数据输入网络到重建合成图像的映射过程，为将重建合成图像通过变换算子映射为与欠采样k空间子集合相同轨迹的k空间数据；表示迭代块的总数； 基于无监督学习的双域总损失函数表示为： 其中，和为可调系数用于平衡图像域和k空间域的关注程度。

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