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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利基于快速特征融合的磁粒子高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：CN120235980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510726662.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于快速特征融合的磁粒子高分辨率重建方法是由刘建刚;郭李爽;田捷;安羽设计研发完成，并于2025-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于快速特征融合的磁粒子高分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明属于磁粒子成像领域，具体涉及一种基于快速特征融合的磁粒子高分辨率重建方法，旨在解决现有磁粒子重建方法系统矩阵校准缓慢、重建的磁粒子图像分辨率较低、信噪比有限等问题。本方法包括：采集使用标准粒子样本生成的系统矩阵，作为低分辨率系统矩阵；采集待成像仿体的电压信号；将低分辨率系统矩阵输入训练好的快速特征融合Transformer模型，得到高分辨率系统矩阵；基于电压信号，对高分辨率系统矩阵进行重建，得到高分辨率MPI图像。本发明通过对系统矩阵进行快速超分进而提高MPI图像的分辨率，避免系统矩阵重建中繁琐耗时的校准，此外，能够对任意系统矩阵进行分辨率和信噪比提升，而无关于系统矩阵的扫描方式。

本发明授权基于快速特征融合的磁粒子高分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于快速特征融合的磁粒子高分辨率重建方法，其特征在于，该方法包括： S100，采集使用标准粒子样本生成的系统矩阵，作为低分辨率系统矩阵；采集磁粒子成像设备成像视野内待成像仿体的电压信号； S200，将所述低分辨率系统矩阵输入训练好的快速特征融合Transformer模型，得到高分辨率系统矩阵； S300，基于所述电压信号，对所述高分辨率系统矩阵进行重建，得到高分辨率MPI图像； 其中，所述快速特征融合Transformer模型包括浅特征提取器、局部特征融合卷积神经网络、全局特征融合Transformer模块和高分辨系统矩阵恢复模块； 所述浅特征提取器，用于提取所述低分辨率系统矩阵的浅层特征； 所述局部特征融合卷积神经网络，用于对所述浅层特征进行局部特征聚合，得到局部特征； 所述全局特征融合Transformer模块，用于通过连续的全局Transformer层，对所述浅层特征进行全局特征提取，得到全局特征； 所述高分辨系统矩阵恢复模块，用于将所述浅层特征、所述局部特征、所述全局特征进行融合，并经过卷积层、pixelshuffle层处理，得到高分辨率系统矩阵。

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北京航空航天大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路37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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