低剂量高质量PET图像重建的稀疏双模态核方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明涉及医学成像技术领域，且公开了一种低剂量高质量PET图像重建的稀疏双模态核方法，该方法先定义PET系统矩阵、投影数据等输入参数；再基于无核高阶全变分正则化法重建的PET初步图像与传统高斯核，MRI原始图像与引入灰度差项的改造型高斯核，分别构建PET、MRI通道核矩阵；通过二值图生成加权矩阵，融合两通道核矩阵得到双模态核矩阵；构建含稀疏约束与非负约束的优化模型，采用结合预条件技术、KM动量加速的PKMA算法迭代求解；最终输出高质量重建图像。本发明可在低剂量条件下抑制噪声、保留病灶细节，平衡图像质量与计算效率，满足临床诊断对PET图像的高要求。

《低剂量高质量PET图像重建的稀疏双模态核方法（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 2025115218888，当前法律状态为已下证，由暨南大学提出申请，发明人为林义尊;李婧圆;吴潇楠，申请日期为2025-10-23，公开（公告）日期为2026-04-24，国际专利分类号（IPC）为 G06T 12/20 (2026.01)，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：本发明涉及医学成像技术领域，且公开了一种低剂量高质量PET图像重建的稀疏双模态核方法，该方法先定义PET系统矩阵、投影数据等输入参数；再基于无核高阶全变分正则化法重建的PET初步图像与传统高斯核，MRI原始图像与引入灰度差项的改造型高斯核，分别构建PET、MRI通道核矩阵；通过二值图生成加权矩阵，融合两通道核矩阵得到双模态核矩阵；构建含稀疏约束与非负约束的优化模型，采用结合预条件技术、KM动量加速的PKMA算法迭代求解；最终输出高质量重建图像。本发明可在低剂量条件下抑制噪声、保留病灶细节，平衡图像质量与计算效率，满足临床诊断对PET图像的高要求。

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