北京理工大学尚斐获国家专利权
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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种PET图像重新定位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：CN115345784B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202210982561.0，技术领域涉及：G06T3/60；该发明授权一种PET图像重新定位方法和系统是由尚斐;刘帅;龚坦;谭争设计研发完成，并于2022-08-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种PET图像重新定位方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种PET图像重新定位方法和系统。该PET图像重新定位方法对获取的待重新定位的PET横轴位图像进行预处理得到预处理图像后，将预处理图像输入至检测网络得到锚点坐标，接着，基于锚点坐标确定刚性变换参数，然后，基于刚性变换参数将待重新定位的PET横轴位图像变换为PET短轴位图像，以实现对PET图像的重新定位，进而通过自动化的处理方式解决现有技术存在的手动对心脏PET图像进行重新定位时存在的可复现性差等问题。
本发明授权一种PET图像重新定位方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种PET图像重新定位方法，其特征在于，包括： 获取待重新定位的PET横轴位图像； 对所述待重新定位的PET横轴位图像进行预处理，得到预处理图像； 将所述预处理图像输入至检测网络得到锚点坐标；所述检测网络为训练好的深度学习网络； 基于所述锚点坐标确定刚性变换参数； 基于所述刚性变换参数将所述待重新定位的PET横轴位图像变换为PET短轴位图像； 所述深度学习网络的训练过程包括： 获取输入图像样本，对所述输入图像样本进行预处理得到输出图像； 对所述输出图像进行手工锚点定位，得到锚点位置信息； 基于所述锚点位置信息生成网络输出金标准； 基于所述网络输出金标准确定位置误差项； 在所述输出图像中以所述锚点位置信息中的锚点位为中心，根据解剖结构特点选取邻域； 基于所述邻域构造图像保真项； 根据所述位置误差项和所述图像保真项生成能量函数； 将所述能量函数作为所述深度学习网络的损失函数，并以所述输出图像为输入，以所述锚点位置信息为输出训练所述深度学习网络，直至所述损失函数的值最小，得到训练好的深度学习网络。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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