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龙图腾网恭喜厦门大学申请的专利一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量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：CN119251074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202411784782.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量方法是由屈小波;林巧灵设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量方法在说明书摘要公布了：一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量方法，涉及扩散磁共振加权成像。包括以下步骤：1）获取利用多扩散方向的平面回波成像序列采集的扩散加权磁共振数据；2）设计物理智能磁共振扩散加权图像去噪与定量的深度学习网络模型及损失函数；3）利用步骤1）获得的训练数据集，训练物理智能磁共振扩散加权图像去噪与定量的深度学习网络模型；4）将待去噪的扩散加权数据输入到训练好的网络中，生成最终的去噪与定量结果。通过物理正则化损失和低b值数据的联合应用，有效解决磁共振扩散加权成像中的低信噪比问题，实现图像去噪，并进一步提供准确的定量结果。在减少采集次数的同时能够保持甚至提升图像质量和ADC定量准确性。

本发明授权一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量方法在权利要求书中公布了：1.一种物理智能磁共振扩散加权图像去噪和定量方法，其特征在于，包括以下步骤：1获取利用多扩散方向的平面回波成像序列采集的扩散加权磁共振数据：采集低b值和高b值的多扩散方向、多次数的平面回波扩散加权磁共振频域数据；2设计物理智能磁共振扩散加权图像去噪与定量的深度学习网络模型及损失函数：采用U型网络架构，将低b值图像与高b值图像共同作为网络的双路输入，充分利用低b值图像的高信噪比特性为高b值图像去噪提供可靠的结构信息和对比度参考，设计基于信号衰减物理模型的正则化损失函数与数据驱动损失相结合的整体网络损失函数；3利用步骤1获得的训练数据集，训练物理智能磁共振扩散加权图像去噪与定量的深度学习网络模型，将低b值图像和带噪声的高b值图像作为网络输入，以高质量的高b值图像作为监督标签，采用AdamW优化器迭代训练获得最优网络参数；4图像去噪与ADC定量：将待处理样本的低b值图像和高b值带噪声图像输入训练好的网络，获得去噪后的高b值图像，并结合低b值图像计算表观扩散系数ADC。

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