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龙图腾网获悉山东师范大学申请的专利基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法及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：CN120259082B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31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：202510740228.2，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法及系统是由虞刚;朱士腾;张德康;郝琳;王云刚;张子健;李志勇;王晶晶设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法及系统在说明书摘要公布了：本申请属于医学图像处理技术领域，具体公开基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法及系统，包括：获取高分辨率辅助图像、高分辨率目标图像和掩码并预处理，得到多通道的高分辨率辅助图像、低分辨率目标图像和掩码；混合域多对比度变分网络将每一通道低分辨率目标图像进行迭代更新，将所有通道的超分辨率目标图像进行加权融合，获得最终稿超分辨率目标图像；衡量损失函数以训练MRI超分辨率模型；将实际低分辨率MRI图像输入MRI超分辨率模型得到实际超分辨率图像。本申请能够保持基于模型方法的良好可解释性，增加临床实践的可信度，又借助深度神经网络的强大特征表达能力，有效提升图像重建效果，为精准医疗提供更准确的病理信息。

本发明授权基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于变分网络的混合域多对比度MRI超分方法，其特征在于，包括： S1，获取高分辨率辅助图像、高分辨率目标图像和掩码； S2，对高分辨率辅助图像、高分辨率目标图像和掩码进行预处理，得到多通道的高分辨率辅助图像、低分辨率目标图像和掩码； S3，混合域多对比度变分网络分别将每一通道低分辨率目标图像进行迭代更新，将得到的所有通道的超分辨率目标图像进行加权融合，获得最终超分辨率目标图像； S4，衡量最终超分辨率目标图像与高分辨率目标图像的损失函数，将混合域多对比度变分网络训练为MRI超分辨率模型； S5，将实际低分辨率MRI图像输入至MRI超分辨率模型中，得到实际超分辨率图像； 所述混合域多对比度变分网络包括初始化模块、迭代更新模块和重建模块；S3具体为： 利用初始化模块对混合域多对比度变分网络进行初始化； 利用迭代更新模块基于对应通道的高分辨率辅助图像和掩码对每一通道低分辨率目标图像和辅助变量进行迭代计算，得到所有通道的超分辨率目标图像； 利用重建模块将所有通道的超分辨率目标图像进行加权融合，获得最终超分辨率目标图像； 对每一通道低分辨率目标图像和辅助变量进行迭代计算的计算公式为： 其中，分别表示第t+1次和第t次迭代的重建图像；F-1·表示傅里叶逆变换；表示迭代过程中重建图像所对应的k空间数据；μt、γt、εt、θt、ηt和λt均表示第t次迭代的权衡参数；M表示掩码；表示低分辨率目标图像通过傅里叶变换得到的欠采样k空间数据；Ea、Eb、Ec、Ed分别表示卷积字典层；和分别表示卷积字典层Ea和Ec的转置卷积；x2表示去噪高分辨率辅助图像；G表示对高分辨率辅助图像中应用拉普拉斯算子提取得到的纹理信息；Wt+1和Wt分别表示第t+1次和第t次迭代的辅助变量；表示U-Net网络，U-Net网络由三个编码器模块、三个解码器模块和跳跃连接组成。

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