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龙图腾网恭喜南昌大学申请的专利一种基于正交分解的子空间扩散模型的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：CN119672160B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510179458.6，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于正交分解的子空间扩散模型的MRI重建方法是由刘且根;李伟;官瑜;蔡沁融;傅金廷;范秋筠;田启源设计研发完成，并于2025-02-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于正交分解的子空间扩散模型的MRI重建方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于正交分解的子空间扩散模型的MRI重建方法，包括：形成开源脑部数据集；构建基于正交分解的子空间扩散模型，通过将k空间数据分解到子空间中进行扩散，从而更好地捕捉数据分布并在噪声环境下保持稳健性；设计用于提取该模型内的先验信息的迭代求解算法；采用迭代求解算法应用于该模型对测试数据集进行测试，输出最终的修复图像。本发明促进了在复杂分布中有效信息的学习，解决了固有的高维外推挑战，并降低了与扩散模型相关的计算成本。对不同数据集的全面实验清楚地表明，本发明在重建速度和质量方面优于其他的方法。

本发明授权一种基于正交分解的子空间扩散模型的MRI重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于正交分解的子空间扩散模型的MRI重建方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A：形成开源脑部数据集，开源脑部数据集分为训练数据集和测试数据集；步骤B：基于训练数据集，构建基于正交分解的子空间扩散模型，基于正交分解的子空间扩散模型通过将k空间数据分解到子空间中进行扩散，从而更好地捕捉数据分布并在噪声环境下保持稳健性；步骤C：设计用于提取基于正交分解的子空间扩散模型内的先验信息的迭代求解算法；步骤D：采用迭代求解算法应用于基于正交分解的子空间扩散模型对测试数据集进行测试，输出最终的修复图像、测试结果图像的峰值信噪比值和结构相似性，以此进行图像质量评价；所述步骤B，具体包括以下子步骤：（1）设计网络结构扩散模型：采用SDE描述扩散过程，数学公式如下： ，式中，为SDE的漂移系数，为扩散系数，为标准布朗运动，t为连续时间变量，x为数据样本；采用逆向SDE描述逆方向扩散过程，数学公式如下： ，式中，是无穷小的反向时间步长，是逆向的布朗运动，是分数函数；以m为时间点，将扩散时间划分为多个子区间，子空间扩散过程的数学公式如下： ，式中，为正交矩阵，T为矩阵的转置；漂移系数的数学公式如下： ，式中，δ表示狄拉克函数，为单位矩阵；通过DWT将来自k空间数据的高维概率分布分解为扩散过程中的低频分量和高频分量，数学公式如下： ， ，式中，W表示DWT，表示LL低频分量，分别表示LH高频分量、HL高频分量、HH高频分量，表示内积，i和j分别表示LL低频分量、LH高频分量、HL高频分量，HH高频分量中的一个；小波域中所有这些频率分量K，数学公式如下： ；（2）训练基于正交分解的子空间扩散模型采用SDE描述子空间中的扩散过程，数学式如下： ；基于正交分解的子空间扩散模型，通过以下数学式进行训练： ，式中，表示对时间的期望，λt是一个正权重函数，表示对初始数据分布的期望，表示在给定条件下，对的条件分布采样的期望，是估计的对数概率函数，是精确对数概率函数的梯度；通过不断的循环迭代使基于正交分解的子空间扩散模型学习k空间数据分布，直到通过多次迭代达到一个收敛值，最终完成模型构建。

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