上海联影医疗科技股份有限公司冯涛获国家专利权
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龙图腾网获悉上海联影医疗科技股份有限公司申请的专利一种PET图像的运动校正方法和系统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:CN114373029B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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:202210008392.0,技术领域涉及:G06T12/00;该发明授权一种PET图像的运动校正方法和系统是由冯涛;叶青;刘浩设计研发完成,并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种PET图像的运动校正方法和系统在说明书摘要公布了:本说明书实施例提供一种PET图像的运动校正系统,该系统包括第一确定模块,用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线;校正模块,用于基于所述扫描图像或所述初始时间活度曲线确定校正时间活度曲线;第一图像确定模块,用于基于所述校正时间活度曲线确定参数图像;或所述系统包括:第一确定模块,用于基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线;第二图像确定模块,用于将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型,确定参数图像。
本发明授权一种PET图像的运动校正方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种PET图像的运动校正方法,包括: 基于扫描图像确定至少一个体素的初始时间活度曲线; 将输入函数和所述初始时间活度曲线输入机器学习模型,确定参数图像,包括: 对目标体素确定目标区域;所述目标区域的大小正相关于被扫描对象的运动幅度; 基于所述输入函数和所述目标区域内至少一个体素的所述初始时间活度曲线,通过机器学习模型确定目标体素的校正后的动力学参数或参数图像;分别将各个体素作为目标体素建立目标区域,并将所述目标体素与其邻近体素的输入函数和初始时间活度曲线均输入所述机器学习模型; 所述机器学习模型的训练方法包括: 训练数据包括各个目标区域内各体素的输入函数和初始时间活度曲线,所述训练数据的标签包括所述各个目标区域内所述目标体素运动校正后的动力学参数或参数图像; 基于多组训练样本迭代更新初始机器学习模型的参数,以使模型的损失函数满足损失函数收敛,或损失函数值小于预设值,得到训练好的初始机器学习模型;每组训练样本包括多个所述训练数据及所述训练数据对应的所述标签。
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