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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量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：CN121091181B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202511182745.9，技术领域涉及：G01R33/565；该发明授权一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量方法是由胡亮亮;丁浩楠;高竟辉;刘玉龙;徐进章设计研发完成，并于2025-08-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于核磁共振成像系统技术领域，提供了一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量方法，包括：预设一组N个信号采集开始时间，选择一个最大开始时间；用无监督人工神经网络确定出一组涡流补偿参数，并记录损失函数数值变化轨迹；当损失函数值与初始损失函数值之比小于B，则将得到的这组补偿参数设置到谱仪的补偿模块中，用于后续磁共振系统信号采集，否则放弃该组参数；固定谱仪中的补偿参数，重新选择下一个信号采集开始时间；判断补偿效果是否满足要求，若满足要求，则停止；若不满足要求，则重新设定一组起始采集时间，重复上述步骤。本发明能够自动测量出补偿磁共振梯度涡流所需的补偿参数，为设备智能制造提供有效途径。

本发明授权一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量方法在权利要求书中公布了：1.一种磁共振梯度涡流补偿参数的自动化测量方法，其特征在于，包括以下步骤； 步骤1，预设N个信号采集开始时间T1-Tj-TN，TjTj+1,选择最大开始时间T1开始采集； 步骤2，在开始时间Tj条件下，用无监督人工神经网络确定出一组涡流补偿参数，并记录损失函数数值变化轨迹； 步骤3，当损失函数值与初始损失函数值之比小于15，将得到的这组补偿参数设置到谱仪的补偿模块中，用于磁共振系统信号采集，否则放弃该组参数； 步骤4，固定谱仪中的补偿参数，重新选择下一个信号采集开始时间Tj+1，重复步骤1-步骤4，直到这组N次测量完成为止； 步骤5，累计得到C对涡流补偿参数，判断综合补偿效果是否满足要求，若满足要求，则停止；若不满足要求，则重新设定一组采集时间，重复步骤1-步骤5； 步骤2中，人工神经网络确定出一组涡流补偿参数，包括以下步骤： 步骤2.1，设置循环次数上限K、采集时长、采样点数，循环索引k=0，的阈值A； 步骤2.2，循环次数k=k+1，当k=1时，设置幅度参数V为0，时间参数p不为0的任意正值，当1kK时，读取神经网络计算得到的幅度参数V和时间p，并将新参数写入谱仪的对应补偿模块； 步骤2.3，在磁共振系统运行涡流测量序列，在新补偿参数下，得到新的驱动电流Itk，在此条件下采集得到包括有涡流信号的特征量和无涡流信号的特征量，结合两个向量的差值以及定标单位向量构成一个四维张量； 步骤2.4，根据测得的特征量计算损失函数Lossk，当Lossk小于阈值A或当循环次数k等于预设值K，退出迭代循环，取最后一次神经网络计算结果为涡流补偿参数的一对待选测量值，当Lossk大于阈值A，且循环次数k小于预设值K，则继续执行下一步，其中A为满足磁共振序列成像要求的实验测量值； 步骤2.5，当k=1时，用随机数初始化人工神经网络权重，当k1时，结合自定义的方向函数Sign和权重更新公式反向更新网络权重； 步骤2.6，将四维张量给到人工神经网络的输入层，输入层同时将采样点数对应的若干时间点的四维张量数据分别给到对应的张量子网络，数据通过若干个子网络的隐藏层后，再通过激活层输出每个子网络的预测结果，每个子网络的预测结果都包括一个用于补偿的幅度常数Vj和一个时间常数pj，汇总层对各个子网络的输出结果进行加权汇总，输出层中对汇总层的输出进行激活；其中对幅度参数运用激活函数，对时间常数运用激活函数，同时在激活函数前乘以对应物理量取值范围，网络最终计算得到一组新的补偿参数估计值V和p，返回步骤2.2循环迭代。

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