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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基于人工智能的肺部多核MRI双域超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：CN114140404B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-04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：202111371902.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的肺部多核MRI双域超分辨率重建方法是由周欣;肖洒;李梓萌;王成;孙献平;叶朝辉设计研发完成，并于2021-11-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的肺部多核MRI双域超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了基于人工智能的肺部多核MRI双域超分辨率重建方法，包括构建k空间重建网络和图像域重建网络。利用k空间重建网络重建上采样的多核低分辨率k空间域的数据，再利用k空间重建网络和图像域重建网络得到超分辨率的多核图像。本发明采用双域重建网络，有效地利用了数据在k空间及图像域中各自的特征；采用图像融合技术，有效利用了多核数据彼此在空间中的关联性。相比于传统的超分辨率重建方法，本发明可学习更丰富的特征，有效提高肺部多核磁共振图像的超分辨率重建效果。

本发明授权基于人工智能的肺部多核MRI双域超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的肺部多核MRI双域超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、构建训练集和测试集，训练集和测试集均包括多个样本对，样本对包括多核高分辨率k空间数据和对应的多核低分辨率k空间数据，将训练集中多核高分辨率k空间数据做傅里叶逆变换得到多核高分辨率图像，再将多核高分辨率图像取最大值，得到多核高分辨率融合图像；步骤2、构建k空间重建网络；步骤3、将步骤1生成的训练集中多核低分辨率k空间数据输入到步骤2构建的k空间重建网络中得到重建多核k空间数据；步骤4、构建图像域重建网络；步骤5、将步骤3得到的重建多核k空间数据进行二维傅里叶反变换得到多核图像域数据，再将再将多核图像域数据取最大值，得到多核融合数据，将多核图像域数据及多核融合数据输入到步骤4构建的图像域重建网络中得到超分辨率多核重建图像及超分辨率多核融合图像IA，再将超分辨率多核重建图像取最大值进行融合，得到融合的超分辨率多核重建图像IB；步骤6、定义损失函数；步骤7、根据步骤6设定的损失函数，利用步骤1生成的训练集对步骤2中的k空间重建网络及步骤4中的图像域重建网络进行整体训练，训练完成后保存模型参数，所述的步骤2包括以下步骤：k空间重建网络包括级联的多个复值卷积层、多个ReLu激活层、一个上采样模块和一个k空间数据一致层，k空间重建网络中的上采样模块包括上采样层和复值卷积层，k空间重建网络的输入通道数为多核k空间数据中核的数目，k空间数据一致层的映射函数fKDC由下式表示：fKDC＝kr×1-mask1+ku其中，kr为k空间重建网络中上采样模块输出的k空间数据，ku为k空间重建网络输入的多核低分辨率k空间数据，mask1是中心区域数值为1，其余数值均为0的矩阵，所述的步骤4中图像域重建网络包括级联的多个残差模块、多个复值卷积模块、一个上采样模块和一个图像域数据一致层，残差模块包括多个复值卷积层及ReLu激活层，图像域重建网络中的上采样模块包括一个上采样层和复值卷积层，图像域数据一致层的映射函数fIDC由下式表示：fIDC＝IFFT2FFT2Ir×1-mask2+kl其中，FFT2和IFFT2分别代表二维傅里叶变换和二维傅里叶反变换，Ir为图像域重建网络的上采样模块输出的图像，kl为步骤3中的重建多核k空间数据，Mask2是尺寸与步骤1中多核高分辨率图像尺寸相同的矩阵，中心区域的数值为1，其余数值均为0。

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