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龙图腾网恭喜中国科学院精密测量科学与技术创新研究院申请的专利一种用于多核的磁共振指纹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：CN117872243B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202410043337.4，技术领域涉及：G01R33/50；该发明授权一种用于多核的磁共振指纹成像方法是由周欣;袁亚平;郭茜旎;孙献平;叶朝辉设计研发完成，并于2024-01-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于多核的磁共振指纹成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于多核的磁共振指纹成像方法，本发明设计的磁共振指纹成像脉冲序列包括设定循环次数的脉冲序列集合，每个脉冲序列集合包括一个T2准备脉冲和快速小角度激发采样脉冲集合，快速小角度激发采样脉冲集合包括设定数量的不同翻转角FA、不同重复时间TR、以及不同回波时间TE的快速小角度激发采样脉冲；T2准备脉冲采用绝热脉冲，可以用于超极化状态下多核的弛豫参数定量；可以通过绝热脉冲调制T2的权重，适用于多核短T2弛豫时间的精准定量；还可以对T1、T2、以及T2*多个弛豫参数进行同时定量，定量速度快。

本发明授权一种用于多核的磁共振指纹成像方法在权利要求书中公布了：1.一种用于多核的磁共振指纹成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建用于多核的磁共振指纹成像脉冲序列；所述磁共振指纹成像脉冲序列为：磁共振指纹成像脉冲序列包括设定循环次数的脉冲序列集合，每个脉冲序列集合包括T2准备脉冲和快速小角度激发采样脉冲集合，快速小角度激发采样脉冲集合包括设定数量的不同翻转角FA、不同重复时间TR、以及不同回波时间TE的快速小角度激发采样脉冲；将绝热脉冲作为T2准备脉冲；步骤2、构建优化磁共振指纹成像脉冲序列的序列参数的目标函数，根据目标函数计算得到实验序列参数，再根据实验序列参数计算得到磁共振指纹成像脉冲序列的单次扫描时间；磁共振指纹成像脉冲序列的序列参数包括翻转角FA、重复时间TR、以及回波时间TE；所述步骤2具体包括以下步骤：步骤2.1、根据纵向磁化矢量Mz和横向磁化矢量Mxy构建磁共振指纹成像脉冲序列的序列参数下T1、T2、以及T2*的费雪儿信息矩阵Iμ[n]，θ；其中，μ[n]是磁共振指纹成像脉冲序列的序列参数，μ[n]＝[TRn，FAn，TEn]T，TRn、FAn、以及TEn分别为磁共振指纹成像脉冲序列的一个脉冲序列集合中第n个快速小角度激发采样脉冲对应的第n个重复时间TR、第n个翻转角FA、以及第n个回波时间TE的参数设置，θ是弛豫参数，θ＝[T1，T2，T2*]T；其中，纵向磁化矢量Mz基于以下公式计算：MZ[n]＝cosFA[n]×exp-TR[n]T1×Mz[n-1]式中，Mz[n]为第n个翻转角FA[n]和第n个重复时间TR[n]后的纵向磁化矢量的大小，且将初始纵向磁化矢量Mz[0]归一化为1；横向磁化矢量Mxy基于以下公式计算：Mxy[n]＝sinFA[n]×exp-TE[n]T2*×Mz[n]式中，Mxy[n]为第n个翻转角FA[n]和第n个重复时间TR[n]后的横向磁化矢量大小；步骤2.2、根据费雪儿信息矩阵得到费雪儿信息矩阵的逆矩阵I-1μ[n],θ，再根据费雪儿信息矩阵的逆矩阵I-1μ[n],θ构建优化序列参数的目标函数，优化序列参数的目标函数为： s.t.TRmin≤TRn≤TRmax,TEmin≤TEn≤TEmax,TEnTRn-3,|FAn-FAn-1|2式中，tr是求解矩阵W×I-1μ[n],θ的秩，W为弛豫参数θ相关的权重矩阵，l为累加参数，N为采样次数，s.t.是约束条件，TRmin和TRmax分别是重复时间TR设定的取值范围的最小值和最大值，TEmin和TEmax分别是回波时间TE设定的取值范围的最小值和最大值，TEnTRn-3是重复时间TR至少比回波时间TE长3ms，|FAn-FAn-1|2是翻转角FA每次变化的绝对值小于2度，是数值最小化函数，计算使函数取最小值时的μ[n]值，μ[n]值是序列参数的值；步骤2.3、最后根据构建优化序列参数的目标函数，使用MATLAB的非线性最小化函数计算得到优化后的翻转角FA、重复时间TR、以及回波时间TE的实验序列参数，再根据实验序列参数计算得到磁共振指纹成像脉冲序列的单次扫描时间；步骤3、使用步骤2中实验序列参数扫描步骤1中磁共振指纹成像脉冲序列，获得多核原始磁共振数据；步骤4、根据步骤2得到的实验序列参数，使用布鲁克方程模拟不同T1、T2及T2*三个弛豫参数下横向磁化矢量在实验序列参数下的信号演化曲线，所有弛豫参数对应的信号演化曲线构成弛豫参数的指纹字典，使用奇异值分解方法对指纹字典进行压缩；步骤5、使用非均匀快速傅立叶变换将步骤3得到的多核原始磁共振数据重建为图像数据集，并使用奇异值分解方法对图像数据集进行压缩；步骤6、压缩后的图像数据集中每个体素与压缩后的指纹字典进行匹配，使用矩阵最小二乘法获得与体素信号差别最小的信号指纹，得到体素的T1、T2、以及T2*的值分布。

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