一种基于加速比细分的MRI重建网络的训练方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

一种基于加速比细分的MRI重建网络的训练方法，首先，通过对目标加速比的深度细分，构建一系列具有不同加速比的MRI数据；其次，基于序贯训练方式，从低倍加速比到高倍加速比，依次学习各欠采样的MRI图像到全采样的MRI图像的映射关系，并且，针对每种加速比只进行少量期次的迭代训练；最后，针对目标加速比，进行多个期次的迭代训练。本发明所提供的方法能够有效利用小规模训练样本对高倍欠采样的MRI图像进行重建，具有很强的实用性。

《一种基于加速比细分的MRI重建网络的训练方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2022106863150，当前法律状态为已下证，由浙江工业大学提出申请，发明人为李小薪;陈志杰;方怡;郑希雨;周乾伟;胡海根，申请日期为2022-06-16，公开（公告）日期为2025-02-25，国际专利分类号（IPC）为 G06T 11/00 (2006.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：一种基于加速比细分的MRI重建网络的训练方法，首先，通过对目标加速比的深度细分，构建一系列具有不同加速比的MRI数据；其次，基于序贯训练方式，从低倍加速比到高倍加速比，依次学习各欠采样的MRI图像到全采样的MRI图像的映射关系，并且，针对每种加速比只进行少量期次的迭代训练；最后，针对目标加速比，进行多个期次的迭代训练。本发明所提供的方法能够有效利用小规模训练样本对高倍欠采样的MRI图像进行重建，具有很强的实用性。

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