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龙图腾网获悉北京元分子医疗科技有限公司申请的专利SPECT图像的校正方法及装置、电子设备及存储介质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：CN121190363B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202511156064.5，技术领域涉及：G06T5/80；该发明授权SPECT图像的校正方法及装置、电子设备及存储介质是由张陈;廖晖设计研发完成，并于2025-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本SPECT图像的校正方法及装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请适用于医学影像技术领域，提供了一种单光子发射型计算机断层扫描图像的校正方法、装置、电子设备及存储介质，其中该方法包括：获取训练样本集，训练样本集合包括多个训练样本，每个训练样本包括未校正的SPECT图像、与未校正的SPECT图像配准的CT图像、CT图像转换得到的衰减图像以及使用衰减图像对未校正的SPECT图像进行衰减校正所得到的已校正的SPECT图像；使用训练样本集训练第一校正网络和第一生成网络，第一校正网络用于根据输入的未校正的SPECT图像生成已校正的SPECT图像，第二生成网络用于根据输入的已校正的SPECT图像生成目标图像；使用训练样本集对训练好的第一校正网络和第一生成网络进行迭代级联微调，得到第二校正网络和第二生成网络。

本发明授权SPECT图像的校正方法及装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种单光子发射型计算机断层扫描图像的校正方法，其特征在于，所述方法包括： 获取训练样本集，所述训练样本集包括多个训练样本，每个所述训练样本包括未校正的单光子发射型计算机断层扫描SPECT图像、与所述未校正的SPECT图像配准的计算机断层扫描CT图像、所述CT图像转换得到的衰减图像以及使用所述衰减图像对所述未校正的SPECT图像进行衰减校正所得到的已校正的SPECT图像； 使用所述训练样本集训练第一校正网络和第一生成网络，所述第一校正网络用于根据输入的所述未校正的SPECT图像生成所述已校正的SPECT图像，所述第一生成网络用于根据输入的所述已校正的SPECT图像生成目标图像，所述目标图像包括所述衰减图像和用于临床诊断的所述CT图像中的至少一种； 使用所述训练样本集对训练好的所述第一校正网络和所述第一生成网络进行迭代级联微调，得到第二校正网络和第二生成网络； 将采集到的未校正SPECT图像输入校正模型进行校正和或生成CT图像，所述校正模型包括所述第一校正网络、所述第一生成网络、所述第二校正网络和所述第二生成网络； 其中所述将采集到的SPECT图像输入所述校正模型进行校正包括： 将所述采集到的SPECT图像输入所述第一校正网络得到第一校正图像，将所述第一校正图像输入所述第一生成网络得到第一目标图像，将所述第一校正图像和所述第一目标图像输入所述第二校正网络得到第二校正图像，将所述第二校正图像输入所述第二生成网络得到第二目标图像； 基于所述第二目标图像对所述采集到的SPECT图像进行衰减校正，得到校正结果； 其中所述使用所述训练样本集对训练好的所述第一校正网络和所述第一生成网络迭代进行级联微调包括： 将训练好的所述第一校正网络的输入层修改为双通道并将训练好的所述第一校正网络的模型参数迁移至所述第二校正网络的初始值，将训练好的所述第一生成网络的模型参数迁移至所述第二生成网络的初始值； 将前一轮迭代输出的所述目标图像和所述已校正的SPECT图像输入所述第二校正网络，得到本轮迭代输出的所述已校正的SPECT图像，再将本轮迭代输出的所述已校正的SPECT图像输入所述第二生成网络，得到本轮迭代输出的所述目标图像； 判断是否满足停止条件，若满足，则停止迭代，否则根据级联微调的损失函数调整所述第二校正网络和所述第二生成网络的参数之后开始新一轮的迭代。

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