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龙图腾网恭喜大连海事大学申请的专利基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI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：CN119477699B 。

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：202510059179.6，技术领域涉及：G06T3/4053；该发明授权基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法是由潘现伟;王思淼;刘宇男;鲁明羽设计研发完成，并于2025-01-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法，涉及医学图像处理技术领域，其特征在于，包括以下步骤：S1：对患者前列腺MRI进行图像预处理，通过降采样操作获取低分辨率MRI图像；S2：基于空间和频域信息构建空间‑频域Mamba模块，提取并融合MRI图像的空间信息和频域信息；S3：将所述S1中获得的低分辨率图像特征输入到由多个级联SFMamba组成的特征提取编码器和解码器中，提取图像多层次语义特征，重建高分辨率MRI图像。本发明要解决的技术问题是提供基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法，方便实现前列腺MRI超分辨率重建。

本发明授权基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法在权利要求书中公布了：1.基于频域感知状态空间模型的前列腺MRI超分辨率重建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对患者前列腺MRI进行图像预处理，通过降采样操作获取患者低分辨率MRI图像；S2：基于空间和频域信息构建空间-频域Mamba模块，提取并融合低分辨率MRI图像的空间信息和频域信息；S3：将所述S1中获得的低分辨率MRI图像特征输入到由多个级联空间-频域Mamba模块组成的特征提取编码器和解码器中，提取图像多层次语义特征，重建高分辨率MRI图像；S4：引入混合损失函数优化目标，将所述S3中的编码器和解码器过程重复迭代，优化模型，将低分辨率MRI图像重建为高分辨率MRI图像；所述S1的处理步骤包括：S11：将前列腺疾病患者MRI图像进行尺寸调整、像素强度值标准化预处理操作；S12：将预处理后的MRI图像采用双三次插值进行降采样操作，重构高分辨率MRI图像为低分辨率MRI图像，将低分辨率MRI图像特征表示为，其输入空间可表示为，其中R表示定义的三维空间，和分别表示图像的长和宽，3代表图像和特征的通道数为3；所述S2的处理步骤包括：S21：构建基于空间和频域信息的空间-频域Mamba模块，首先将模块的输入特征进行线性映射和卷积操作，设空间-频域Mamba模块的输入和输出特征分别表示为和，首先经过一层线性层和一层卷积层，将输入特征映射为，该过程可形式化为： （1）其中：表示1×1卷积操作； 表示线性操作；S22：将所述S21中输出的特征图分别输入空间Mamba分支和频域Mamba分支，从两种不同维度抽取图像的空间语义特征和频域语义特征；在空间Mamba分支中，递次对进行DWConv操作、SiLU激活函数转换、空间扫描和标准化，其中DWConv表示深度可分离卷积，空间扫描策略采用VMamba扫描机制从水平和垂直两个方向对图像进行特征提取,该过程表示为： （2）其中：，，和分别表示标准化、2D扫描、SiLU激活函数和深度可分离卷积操作；在频域Mamba分支中，通过引入三级非下采样剪切波变换算法，将所述S21中输出的特征图分解为低频子带和高频子带特征，之后进行DWConv和SiLU激活函数操作来获取隐藏状态空间的特征表示，最后通过逆NSST过程重构并输出频域Mamba分支的语义特征，在扫描策略上，为了适应NSST算法从低到高的子带信息特征，引入从低频到高频的顺序扫描策略，在扫描方向上采用水平、垂直以及在两个方向上的翻转扫描逐次获取图像的低频和高频语义信息，该分支操作过程可形式化为： （3） （4）其中：，，和分别表示频域特征、频域扫描策略、非下采样剪切波变换及其逆操作；S23：将所述S21中经线性层后进行SiLU激活函数操作，而后分别与所述S22中两个分支输出的语义特征和进行逐元素乘积，最后按照通道将两个分支的语义特征进行串联，输出融合了图像空间和频域两个维度信息的语义特征，其数学形式可表示为： （5）其中：表示逐元素乘积； 表示串联操作。

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