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龙图腾网恭喜南昌睿度医疗科技有限公司申请的专利一种PET图像处理方法、装置、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：CN114581333B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21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：202210253296.2，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种PET图像处理方法、装置、设备及存储介质是由潘博洋;徐理博设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PET图像处理方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种PET图像处理方法、装置、设备及存储介质，包括：通过预设采集方式采集已匹配的PET图像数据对得到目标图像集；PET图像数据对包含标准质量图像和预设质量图像；按照预设预处理方法处理目标图像集得到目标训练集，通过预设代码构建神经网络，确定预设损失函数；将预设质量图像输入至神经网络得到相应的输出图像，通过预设损失函数计算输出图像与标准质量图像的差异得到目标损失值；将目标损失值反向传播后基于目标损失值调整神经网络参数，得到稳定参数从而确定目标神经网络。本申请通过计算得到的输出图像与标准质量图像间的目标损失值确定稳定参数，确定目标神经网络，提高图像信噪比与图像质量、消除伪影。

本发明授权一种PET图像处理方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种PET图像处理方法，其特征在于，包括：通过预设采集方式采集已匹配的PET图像数据对，以得到目标图像集；所述PET图像数据对包含标准质量图像以及预设质量图像；按照预设预处理方法对所述目标图像集进行数据预处理操作，以得到目标训练集，并通过预设代码构建神经网络，确定预设损失函数；将所述预设质量图像输入至所述神经网络，以得到相应的输出图像，基于所述输出图像以及所述标准质量图像，通过所述预设损失函数计算得到目标损失值；将所述目标损失值反向传播，并基于所述目标损失值调整所述神经网络参数，以得到稳定参数，基于所述稳定参数确定目标神经网络；其中，所述确定预设损失函数，包括：将第一损失函数集合中的任意一种函数确定为第一目标损失函数；所述第一损失函数集合包含L1损失函数、L2损失函数与Bce损失函数；将第二损失函数集合中任意一种或几种函数的组合确定为第二目标损失函数；所述第二损失函数集合包含SSIM损失函数、GAN损失函数、Branch损失函数以及Deepsupervision损失函数；将第三损失函数集合中任意一种或几种函数的组合确定为第三目标损失函数；所述第三损失函数集合包含病灶注意力损失函数、滤波病灶注意力损失函数、加权病灶注意力损失函数以及SUV特征损失函数；将所述第一目标损失函数、所述第二目标损失函数与所述第三目标损失函数按照预设权重比例进行组合，以得到预设损失函数；所述通过预设采集方式采集已匹配的PET图像数据对，以得到目标图像集；所述PET图像数据对包含标准质量图像以及预设质量图像，包括：采集基于不同剂量的预设药剂生成的标准质量图像以及预设质量图像；其中，基于标准剂量预设药剂生成的图像为所述标准质量图像，基于预设剂量预设药剂生成的图像为所述预设质量图像，所述预设剂量小于所述标准剂量；将所述标准质量图像以及所述预设质量图像确定为已匹配的PET图像数据对，以得到目标图像集；所述通过预设代码构建神经网络，包括：通过预设代码构建包含特征提取网络、图像优化网络以及图像判别网络的神经网络；所述神经网络的输入为单层所述预设质量图像或多层所述预设质量图像；所述将所述预设质量图像输入至所述神经网络，以得到相应的输出图像，基于所述输出图像以及所述标准质量图像，通过所述预设损失函数计算得到目标损失值，包括：将所述目标训练集中的所述预设质量图像输入至所述特征提取网络，以得到所述预设质量图像的特征图像与噪声特征图；将所述特征图像与所述噪声特征图输入至所述图像判别网络，以得到所述预设质量图像对应的介质种类；利用所述介质种类对所述特征提取网络与所述图像判别网络进行训练，得到训练后特征提取网络与训练后图像判别网络；将所述特征图像、所述噪声特征图与所述预设质量图像进行通道叠加，得到叠加后图像，并将所述叠加后图像输入至所述图像优化网络，以便所述图像优化网络通过预设网络结构对应的处理方法对所述叠加后图像进行处理，得到相应的所述输出图像；将所述输出图像与所述标准质量图像进行对比，当对比结果超出预设范围时，基于所述输出图像与所述标准质量图像，并通过所述预设损失函数计算得到目标损失值；其中，基于所述输出图像的信号值与所述标准质量图像的信号值，通过所述预设损失函数计算得到的当前损失值为所述对比结果；当所述对比结果在所述预设范围内时，不计算所述目标损失值。

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