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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利基于Transformer的多模态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：CN119251346B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202411764978.5，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于Transformer的多模态MRI重建方法是由王玉露;孙玉宝设计研发完成，并于2024-12-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于Transformer的多模态MRI重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于Transformer的多模态MRI重建方法，包括将成对的欠采样和全采样MRI图像对输入到预先训练好的多模态MRI图像重建网络模型中，得到目标模态重建后的高分辨率图像；其中，所述多模态MRI图像重建网络模型包括空间配准模块和图像重建模块，所述空间配准模块用于将辅助模态MRI图像向目标模态MRI图像进行空间位置对齐，所述图像重建模块用于从MRI图像对中提取辅助信息；本发明适用于多模态MRI图像重建，能够有效提升重建MRI图像的细节质量。

本发明授权基于Transformer的多模态MRI重建方法在权利要求书中公布了：1.基于Transformer的多模态MRI重建方法，其特征在于，执行如下步骤S1-步骤S3，将低分辨率的目标模态MRI图像重建为高分辨率图像： 步骤S1：采集低分辨率的目标模态MRI图像，以及对应的高分辨率的辅助模态MRI图像； 步骤S2：构建初始多模态MRI图像重建网络模型，将目标模态MRI图像、辅助模态MRI图像构成MRI图像对，并输入初始多模态MRI图像重建网络模型进行训练，输出重建图像，获得训练好的多模态MRI图像重建网络模型； 多模态MRI图像重建网络模型包括空间配准模块和图像重建模块，所述空间配准模块将辅助模态MRI图像向目标模态MRI图像进行空间位置对齐，所述图像重建模块从MRI图像对中提取辅助信息； 步骤S2的具体步骤如下： 步骤S2.1：在空间配准模块中，对辅助模态MRI图像进行流场预测后实施空间变换，得到配准图像； 步骤S2.2：将配准图像和目标模态MRI图像输入初始多模态MRI图像重建网络模型，经过图像重建模块，输出重建图像，得到训练好的多模态MRI图像重建网络模型； 步骤S2.2的具体步骤如下： 步骤S2.2.1：将配准图像、目标模态MRI图像输入到CNN网络中，得到融合特征； 步骤S2.2.2：将融合特征和目标模态MRI图像分别输入参数不共享的以Transformer为基本组件的U-Net网络中进行辅助特征和独有特征的预测； 步骤S2.2.3：将辅助特征和独有特征输入CNN网络中，得到残差特征； 步骤S2.2.4：将残差特征和目标模态MRI图像进行相加，得到本次重建图像； 步骤S2.2.5：将本次重建图像作为目标模态MRI图像，将目标模态MRI图像和配准图像输入CNN网络中，得到下次融合特征，迭代步骤S2.2.1-步骤S2.2.4；直至残差特征能够恢复欠采样图像丢失的细节、去除多余的伪影，停止迭代，得到训练好的多模态MRI图像重建网络模型； 步骤S2.2.5的迭代过程如下式： ； ； ； ； ； 其中，U为辅助特征，A为独有特征，ED A ，ED U 分别是提取辅助特征和独有特征的编解码器，上标t是迭代次数，diff是残差图，Rec x 是重建图像，Rec A 是融合特征，是全采样辅助模态MRI图像； 步骤S3：将成对的欠采样和全采样MRI图像对输入到训练好的多模态MRI图像重建网络模型中，输出目标模态重建后的高分辨率图像，完成目标模态MRI图像的重建。

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