一种融合系统响应矩阵和神经网络的PET图像生成方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）
发明专利本发明属于医疗影像设备技术领域，具体涉及一种融合系统响应矩阵和神经网络的PET图像生成方法，该方法包括如下步骤：S1：获取初始图像；S2：对初始图像进行融合运算，得到融合图像；其中融合运算的过程如下：S21：将当前轮次的初始图像输入到MLEM或OSEM算法中，输出更新后的迭代图像。S22：将初始图像输入到一个经过训练的PET图像降噪模型中，输出降噪图像。S23：将迭代图像与初始图像相乘后，再与降噪图像相加，得到融合图像。S3：分别以每一轮的融合图像作为下一轮的初始图像，循环执行步骤S2的融合运算，输出迭代后融合图像即为所需的高精度PET图像。本发明克服了PET系统精度有限，系统噪声难以消除，导致最终成像质量无法提升的缺陷。
《一种融合系统响应矩阵和神经网络的PET图像生成方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023107325554，当前法律状态为已下证，由安徽大学提出申请，发明人为董兴波;金哲;吕兴国;张慧;李得志，申请日期为2023-06-20，公开（公告）日期为2026-04-17，国际专利分类号（IPC）为 G06T 5/70 (2024.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于医疗影像设备技术领域，具体涉及一种融合系统响应矩阵和神经网络的PET图像生成方法，该方法包括如下步骤：S1：获取初始图像；S2：对初始图像进行融合运算，得到融合图像；其中融合运算的过程如下：S21：将当前轮次的初始图像输入到MLEM或OSEM算法中，输出更新后的迭代图像。S22：将初始图像输入到一个经过训练的PET图像降噪模型中，输出降噪图像。S23：将迭代图像与初始图像相乘后，再与降噪图像相加，得到融合图像。S3：分别以每一轮的融合图像作为下一轮的初始图像，循环执行步骤S2的融合运算，输出迭代后融合图像即为所需的高精度PET图像。本发明克服了PET系统精度有限，系统噪声难以消除，导致最终成像质量无法提升的缺陷。
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