公开(公告)号：CN120032044A

公开(公告)日：2025-05-23

申请号：CN202411924641.6

申请日：2024-12-25

Applicant: 兰州大学

Inventor： 付钰 ,  肖静 ,  钱方济 ,  姚志军

IPC: G06T17/00 ,  G16H30/40 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06T5/60

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的超低剂量PET图像重建混合方法，包括：构建数据集，所述数据集包括超低剂量下与全剂量下的PET医学影像，所述PET医学影像是指多张PET图像依次堆叠而成的3D模型；构建生成对抗网络，其包括图像块采集模块，特征提取模块，生成模块以及重建模块；利用数据集对生成对抗网络进行训练，以获得用于生成全剂量PET医学影像的图像重构模型；将超低剂量下的PET医学影像输入至图像重构模型，以生成对应全剂量下的PET医学影像。本发明所提供的方法能实现超低剂量PET影像重建为满足临床需求的全剂量PET影像，以极大程度降低诊疗患者在多次PET图像扫描过程中积累的辐射暴露风险。