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龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计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：CN114947913B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202210000159.8，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法是由贺建峰;李永进;王绍波设计研发完成，并于2022-01-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法。本发明首先从患者中提取正常肝组织，肝动脉，门静脉，肝细胞癌的示踪剂时间‑放射性活度曲线数据。其次从基于贝叶斯理论推导了肝细胞癌PETCT成像动力学参数的后验分布，使用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法对参数后验分布进行采样，采用的抽样算法为延迟拒绝自适应抽样算法DRAM，估算出动力学参数。最后分析比较肝细胞癌组织图像与周围健康肝脏组织图像的示踪剂动力学参数的差异性，本发明提高了PETCT成像动力学参数估计的可靠性。

本发明授权基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法在权利要求书中公布了：1.基于贝叶斯推断的肝细胞癌PETCT成像动力学参数估计方法，其特征在于：所述方法的具体步骤如下： Step1、从PETCT成像中提取正常肝组织图像、肝动脉、门静脉、肝细胞癌图像的示踪剂时间-放射性活度曲线数据； Step2、基于贝叶斯理论推导了肝细胞癌PETCT成像动力学参数的后验分布，使用马尔科夫链蒙特卡洛MCMC方法对参数后验分布进行采样，采用的抽样算法为延迟拒绝自适应抽样算法DRAM，估算出动力学参数； 使用贝叶斯定理，估计模型参数θ在给定数据y情况下的后验概率分布： 式中θ为动力学模型参数，Pθ是先验指在考虑任何新数据之前捕获其价值的先验知识的参数分布； Py|θ称为似然函数，是给定一组参数θ观察到数据y的概率； Py称为证据，Py＝∫Py|θPθdθ； 由于无法直接应用贝叶斯公式求解参数，因此采用了马尔科夫链蒙特卡洛方法MCMC来耦合贝叶斯方法和示踪剂动力学三房室模型； 所述自适应抽样算法DRAM的具体步骤如下： Step2.1、选择具有物理意义的初始值θ0和协方差矩阵C0，确定相关参数的先验概率非自适应阶段N0； Step2.2、假设在t时刻，马尔科夫链的当前状态是θt，根据第1层建议分布产生的候选点为x1＝N·|θt,covt； Step2.3、计算接受概率α1； Step2.4、从均匀分布u0,1中产生随机变量u，当α≥u时，则接受候选点θt+1＝x1，然后进入步骤Step2.6，当αu时，则拒绝候选点并进入Step2.5； Step2.5、根据第i层的建议分布产生候选点xi＝Ni·|θn,x1,x2,…,xi-1,covti，其中covti＝λicovt且λi1，计算各层的接受概率αi，返回步骤Step2.4； Step2.6、进入下一时刻t+1，若t+1≥N0则按照公式自主调整协方差矩阵covn+1，否则covn+1＝C0； sd是一个比例因子，covθ0,θ1,…,θt-1是一个历史协方差矩阵，ε是一个极小正数，Id是n维的单位矩阵； Step2.7、重复步骤Step2.4-Step2.6，直到产生足够多的收敛样本。

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