面向快速MRI的深度神经网络的多尺度序贯训练方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利一种面向快速MRI的深度神经网络的多尺度序贯训练方法，该训练方法构建多尺度的MR训练图像来训练深度神经网络，首先学习从低倍欠采样的MR图像到全采样MR图像的映射关系，得到深度神经网络模型的初始参数；再逐步增大输入的MR图像的欠采样倍数，在每种欠采样尺度下，依次训练深度神经网络学习从欠采样的MR图像到全采样的MR图像的映射关系，并且每次在更低尺度下的深度神经网络模型的训练都是以前一个尺度下训练所得的网络模型为基础，从而为最终重构高倍欠采样的MR图像累积足够丰富的先验知识，有效地提升MR图像的重建精度。本发明所提供的方法能够有效地重建高倍欠采样的磁共振图像，具有很强的实用性。
《面向快速MRI的深度神经网络的多尺度序贯训练方法（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 2020111153275，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;刘银伟;楼鑫杰;肖杰;胡海根;周乾伟;郝鹏翼，申请日期为2020-10-19，公开（公告）日期为2024-05-10，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：一种面向快速MRI的深度神经网络的多尺度序贯训练方法，该训练方法构建多尺度的MR训练图像来训练深度神经网络，首先学习从低倍欠采样的MR图像到全采样MR图像的映射关系，得到深度神经网络模型的初始参数；再逐步增大输入的MR图像的欠采样倍数，在每种欠采样尺度下，依次训练深度神经网络学习从欠采样的MR图像到全采样的MR图像的映射关系，并且每次在更低尺度下的深度神经网络模型的训练都是以前一个尺度下训练所得的网络模型为基础，从而为最终重构高倍欠采样的MR图像累积足够丰富的先验知识，有效地提升MR图像的重建精度。本发明所提供的方法能够有效地重建高倍欠采样的磁共振图像，具有很强的实用性。
海量优质专利即买即用，四大核心优势助您弯道超车：
🏆 拿资质，享红利：高企认定、专精特新必备！轻松获取政府补贴、税收减免，招投标直接加分！
💎 增信誉，融资金：支持实缴注册资金，彰显企业硬实力；支持专利质押贷款，盘活现金流，扩张不缺钱！
🔥 强背书，防抄袭：印上“专利产品”，客户更信赖！构建技术壁垒，把竞争对手挡在门外，稳占市场份额！
🚀 省时间，快变现：告别漫长研发与高风险！优质专利即买即用，让技术立刻变成真金白银的利润！
