一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明提供了一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法，包括以下步骤：基于原始二维动态全采样心脏磁共振多线圈数据，生成图像数据集；设计全局和局部时间交错采样策略以构建两类训练数据集，用于采用双阶段学习机制的全局和局部级联学习网络生成网络模型；使用快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法对数据交替进行预测、校正、低秩约束和数据一致性；将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并进行测试，输出动态磁共振重建图像，对图像质量进行评价。本发明通过不同的时间交错采样策略构建完全编码数据，结合网络模型的图像先验信息，实现在欠采样条件下快速而精确的重建图像，显著提高了重建图像的质量与效率。

《一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法（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 2025101039539，当前法律状态为已下证，由南昌大学提出申请，发明人为刘且根;祁齐;张坤龙;王东;张建华，申请日期为2025-01-23，公开（公告）日期为2025-05-09，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：本发明提供了一种基于全局和局部扩散模型的零样本动态MRI重建方法，包括以下步骤：基于原始二维动态全采样心脏磁共振多线圈数据，生成图像数据集；设计全局和局部时间交错采样策略以构建两类训练数据集，用于采用双阶段学习机制的全局和局部级联学习网络生成网络模型；使用快速提取网络模型的先验信息的迭代求解算法对数据交替进行预测、校正、低秩约束和数据一致性；将迭代求解算法应用于已训练的网络模型并进行测试，输出动态磁共振重建图像，对图像质量进行评价。本发明通过不同的时间交错采样策略构建完全编码数据，结合网络模型的图像先验信息，实现在欠采样条件下快速而精确的重建图像，显著提高了重建图像的质量与效率。

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