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龙图腾网获悉江苏赛诺格兰医疗科技有限公司申请的专利一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的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：CN115908610B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202211431369.9，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的方法是由何升级;李楠设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的方法，方法包括：S10、针对用于医学影像图像重建的探测数据，获取该探测数据的未作衰减校正的PET图像；S20、基于已知的扫描床板的衰减系数图像和所述未作衰减校正的PET图像，输入预先训练的生成器G中，获取G输出的所述探测数据对应的伪衰减系数图像；伪衰减系数图像等效其他模态图像转换得到的真实衰减系数图像用于实现重建PET图像。上述方法可以实现基于单模态PET图像较准确的重建，无需其他模态辅助，减少受试者的多次扫描，且使得重建的PET图像减少衰减伪影，保证稳定性。

本发明授权一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于单模态PET图像获取衰减校正系数图像的方法，其特征在于，包括： S10、针对用于医学影像图像重建的探测数据，获取该探测数据的未作衰减校正的PET图像； S20、基于已知的扫描床板的衰减系数图像和所述未作衰减校正的PET图像，输入预先训练的生成器G中，获取G输出的所述探测数据对应的伪衰减系数图像；所述伪衰减系数图像用于实现PET图像重建； 所述生成器G为采用有监督学习方式训练生成的G，该G包括：空间变换网络和合成网络；所述空间变换网络用于基于已知的扫描床板的衰减系数图像和所述未作衰减校正的PET图像，获取扫描床板特征信息并输入所述合成网络，所述合成网络基于未作衰减校正的PET图像，提取该PET图像的第一特征信息并融合扫描床板特征信息，映射生成所述伪衰减系数图像； 空间变换网络包括： 位置定位模块和特征重采样模块； 位置定位模块用于提取输入的扫描床板的衰减系数图像和所述未作衰减校正的PET图像之间的空间位置关系信息，得到仿射变换矩阵参数； 位置定位模块包括：5层下采样模块、全连接层和激活函数；每个下采样模块包括：卷积、池化和激活操作，每个下采样模块用于使提取的特征图的尺寸减半；通过5层下采样模块输出的特征图展开为一维数组，并通过2组全连接层和激活函数后得到仿射变换矩阵参数； 特征重采样模块，用于根据所述仿射变换矩阵参数对输入的扫描床板的衰减系数图像进行重采样，得到修正的扫描床板特征图像作为获取的扫描床板特征信息。

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