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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像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：CN116206005B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09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：202310202646.7，技术领域涉及：G06T12/20；该发明授权基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像方法是由刘华锋;廉丹坤设计研发完成，并于2023-03-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像方法，该方法将混合示踪剂浓度图分割成大小相等的图像块，所有图像块展平后进行特征提取输入Transformer网络，以对应的单示踪浓度图为真值标签，训练网络学习两者之间的对应关系，从双示踪浓度图中分离出单个示踪剂的浓度图。本发明使用的网络模型完全使用注意力机制，不依赖循环神经网络或者卷积神经网络，可以并行处理并扩大网络学习过程中对图像的感受野，更大范围地关注时间信息和空间信息，获得更精确的分离结果。实验证明了本发明的泛化性，与其他深度学习方法相比，测试过程中本发明受训练数据集中图像空间位置不配准的影响较小，鲁棒性高。

本发明授权基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于图像分块Transformer网络的双示踪PET成像方法，包括如下步骤： 1对注射示踪剂I的生物组织进行动态PET扫描，得到示踪剂I的动态PET正弦图YI，间隔一段时间等示踪剂I在体内被代谢排出后注射示踪剂II，扫描得到示踪剂II的动态PET正弦图YII，分别对YI和YII进行重建得到对应的单示踪浓度图XI和XII； 2对同时注射示踪剂I和示踪剂II的生物组织进行动态PET扫描后得到混合示踪剂的动态PET正弦图Ydual，对Ydual进行重建得到混合示踪剂的浓度图Xdual； 3重复执行步骤1～2多次，得到大量样本，每组样本包括单示踪浓度图XI和XII以及混合示踪剂的浓度图Xdual，将所有样本按比例划分为训练集、验证集和测试集； 4构建基于图像分块的Transformer网络模型，以训练集样本中的Xdual作为模型输入，XI和XII作为标签，从而对该网络模型进行训练； 所述Transformer网络模型由预处理模块、编码模块以及解码模块依次连接组成，该模型的损失函数L表达式如下： 其中：和为模型输出两组单示踪对应的浓度图预测结果，MSE表示均方误差，SSIM表示结构相似度，α和β为权重因子； 5将测试集样本中的Xdual输入至训练好的网络模型中，即可分离恢复得到对应的两组单示踪浓度图。

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