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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115797230B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211369736.7，技術領域涉及：G06T5/10；該發明授權一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法是由劉華鋒;阿曼居勒·木哈什設計研發完成，并于2022-11-03向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法，該方法通過在特定位置設置點源獲取波形數據，再通過短時傅里葉變換STFT獲取短時頻域振幅信息，之后進行訓練、驗證與測試集的劃分，并采用殘差模塊與全連接層組成的殘差神經網絡模型進行訓練，實現了對PET系統TOF時間的估計。本發明利用蒙特卡洛模擬實驗對波形數據進行STFT變換獲得短時頻域振幅信息后，再使用劃分好的訓練集訓練殘差神經網絡模型，并在驗證集上進行測試獲得訓練好的模型，最終通過測試集驗證了相比傳統CFD方法，基于STFT的模型進行TOF時間估計的準確度和對PET系統符合時間分辨率的提升效果。

本發明授權一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法在權利要求書中公布了：1.一種基于STFT的PET系統符合時間分辨率提升方法，包括如下步驟： 1利用一對PET探測器對點源發生的符合事件進行探測，進而對探測得到的符合波形以及對應的點源位置進行保存； 2對所述符合波形進行裁剪處理，并計算每一組符合波形對應的TOF真實值，TOF表示飛行時間； 3對每一組符合波形進行STFT變換，以獲取其短時頻域振幅信息，STFT變換為短時傅里葉變換； 4根據步驟1～3以獲得多組樣本，每組樣本包括符合波形的短時頻域振幅信息以及TOF真實值，進而將所有樣本劃分為訓練集和測試集； 5構建殘差卷積神經網絡模型，該模型由多個級聯的殘差單元以及全連接層構成； 6利用訓練集樣本中的短時頻域振幅信息作為模型輸入，TOF真實值作為標簽，對上述網絡模型進行訓練； 7將測試集樣本中的短時頻域振幅信息輸入至訓練好的網絡模型中，即可直接預測輸出對應的TOF時間。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。