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龙图腾网恭喜中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利同时多层成像信号的重建方法、存储介质和计算机设备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：CN113470128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202010239184.2，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权同时多层成像信号的重建方法、存储介质和计算机设备是由王海峰;梁栋;王婉婷;苏适;刘新;郑海荣设计研发完成，并于2020-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本同时多层成像信号的重建方法、存储介质和计算机设备在说明书摘要公布了：本发明公开一种同时多层成像信号的重建方法。重建方法包括：根据获取的多片层的自动校准信号生成多片层的虚拟自动校准信号，其中多片层的自动校准信号与虚拟自动校准信号均为k空间的复数数据；根据多片层的自动校准信号与虚拟自动校准信号生成训练数据集；利用训练数据集训练神经网络模型；将获取的多片层的原始混叠数据输入已完成训练的神经网络模型，以得到对应的网络输出数据；根据原始混叠数据和网络输出数据融合得到k空间的完整重建数据；根据完整重建数据生成重建图像。充分利用了虚拟自动校准信号的相位信息，可以更充分地训练神经网络模型，虚拟信号作为另一个训练数据集，在不增加额外扫描时间的情况下获得更高质量的重建图像。

本发明授权同时多层成像信号的重建方法、存储介质和计算机设备在权利要求书中公布了：1.一种同时多层成像信号的重建方法，其特征在于，所述重建方法包括：根据获取的多片层的自动校准信号生成多片层的虚拟自动校准信号，其中，多片层的自动校准信号与虚拟自动校准信号均为k空间的复数数据，其中，对各片层的自动校准信号利用复数共轭对称关系，扩展出虚拟自动校准信号；根据多片层的自动校准信号与虚拟自动校准信号生成训练数据集，包括：根据多片层的自动校准信号生成第一训练样本，根据多片层的虚拟自动校准信号生成第二训练样本，第一训练样本和第二训练样本构成两份训练数据集；利用训练数据集训练神经网络模型，包括：利用第一训练样本和第二训练样本训练神经网络模型，其中，第一训练样本包括第一输入训练数据和第一输出训练数据，第一输入训练数据用于训练神经网络模型的输入部分，第一输出训练数据用于训练神经网络模型的输出部分；第二训练样本包括第二输入训练数据和第二输出训练数据，第二输入训练数据用于训练神经网络模型的输入部分，第二输出训练数据用于训练神经网络模型的输出部分；将获取的多片层的原始混叠数据输入已完成训练的神经网络模型，以得到对应的网络输出数据；根据原始混叠数据和网络输出数据融合得到k空间的完整重建数据；根据完整重建数据生成重建图像。

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