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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI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：CN119540390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510103953.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法是由刘且根;祁齐;张坤龙;王东;张建华设计研发完成，并于2025-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法，包括以下步骤：基于原始二维动态全采样心脏磁共振多线圈数据，生成图像数据集；设计全局和局部时间交错采样策略以构建两类训练数据集，用于采用双阶段学习机制的全局和局部级联学习网络生成网络模型；使用快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法对数据交替进行预测、校正、低秩约束和数据一致性；将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并进行测试，输出动态磁共振重建图像，对图像质量进行评价。本发明通过不同的时间交错采样策略构建完全编码数据，结合网络模型的图像先验信息，实现在欠采样条件下快速而精确的重建图像，显著提高了重建图像的质量与效率。

本发明授权一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：基于原始二维动态全采样心脏磁共振多线圈数据，生成图像数据集，图像数据集分为图像训练数据集和图像测试数据集；步骤B：基于图像训练数据集，设计全局和局部时间交错采样策略以构建两个分别包含全局信息与局部信息的完全编码训练数据集，用于采用双阶段学习机制的全局和局部级联学习网络生成网络模型；步骤C：使用快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法对欠采样数据交替进行预测和校正，采用多层级迭代优化策略提高图像质量，每次迭代过程中使用低秩约束和数据一致性优化策略来修正由噪声或预测错误引入的异常值；步骤D：将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并对图像测试数据集进行测试，输出最终的动态磁共振重建图像，以及测试动态磁共振重建图像的峰值信噪比值、结构相似性和均方误差值，以此进行图像质量评价。

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南昌大学，其通讯地址为：330000 江西省南昌市红谷滩新区学府大道999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”。