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龍圖騰網獲悉江蘇賽諾格蘭醫療科技有限公司申請的專利一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的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：CN115908610B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202211431369.9，技術領域涉及：G06T11/00；該發明授權一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的方法是由何升級;李楠設計研發完成，并于2022-11-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的方法，方法包括：S10、針對用于醫學影像圖像重建的探測數據，獲取該探測數據的未作衰減校正的PET圖像；S20、基于已知的掃描床板的衰減系數圖像和所述未作衰減校正的PET圖像，輸入預先訓練的生成器G中，獲取G輸出的所述探測數據對應的偽衰減系數圖像；偽衰減系數圖像等效其他模態圖像轉換得到的真實衰減系數圖像用于實現重建PET圖像。上述方法可以實現基于單模態PET圖像較準確的重建，無需其他模態輔助，減少受試者的多次掃描，且使得重建的PET圖像減少衰減偽影，保證穩定性。

本發明授權一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的方法在權利要求書中公布了：1.一種基于單模態PET圖像獲取衰減校正系數圖像的方法，其特征在于，包括： S10、針對用于醫學影像圖像重建的探測數據，獲取該探測數據的未作衰減校正的PET圖像； S20、基于已知的掃描床板的衰減系數圖像和所述未作衰減校正的PET圖像，輸入預先訓練的生成器G中，獲取G輸出的所述探測數據對應的偽衰減系數圖像；所述偽衰減系數圖像用于實現PET圖像重建； 所述生成器G為采用有監督學習方式訓練生成的G，該G包括：空間變換網絡和合成網絡；所述空間變換網絡用于基于已知的掃描床板的衰減系數圖像和所述未作衰減校正的PET圖像，獲取掃描床板特征信息并輸入所述合成網絡，所述合成網絡基于未作衰減校正的PET圖像，提取該PET圖像的第一特征信息并融合掃描床板特征信息，映射生成所述偽衰減系數圖像； 空間變換網絡包括： 位置定位模塊和特征重采樣模塊； 位置定位模塊用于提取輸入的掃描床板的衰減系數圖像和所述未作衰減校正的PET圖像之間的空間位置關系信息，得到仿射變換矩陣參數； 位置定位模塊包括：5層下采樣模塊、全連接層和激活函數；每個下采樣模塊包括：卷積、池化和激活操作，每個下采樣模塊用于使提取的特征圖的尺寸減半；通過5層下采樣模塊輸出的特征圖展開為一維數組，并通過2組全連接層和激活函數后得到仿射變換矩陣參數； 特征重采樣模塊，用于根據所述仿射變換矩陣參數對輸入的掃描床板的衰減系數圖像進行重采樣，得到修正的掃描床板特征圖像作為獲取的掃描床板特征信息。

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