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龙图腾网恭喜合肥工业大学申请的专利一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法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：CN114566252B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202210185101.5，技术领域涉及：G16H20/40；该发明授权一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法是由林辉;郭鑫;景佳;毛小丽;胡敏;杨远俊设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于生成对抗网络的核医学活度‑剂量自动转换方法，其基于生成对抗网络图像到图像的整幅转换特点，将剂量和活度‑密度叠加图连接作为参考图像对，输入发生器G，生成伪吸收剂量图像，然后将其与标准剂量图像混合，并由鉴别器D识别，如果伪剂量图像被识别，信息将被反馈，G将重新生成新的伪剂量图像，直到D鉴别率下降，无法鉴别真伪剂量图，以获得可以假乱真的逼真的剂量图像。本发明以核医学活度、密度的体素分布图为依托，利用生成对抗网络模型图像到图像的整幅转换优势，实现核医学内照射瞬时活度分布所对应的吸收剂量的实时自动转换，并计入了患者解剖图像材料密度的影响。

本发明授权一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法在权利要求书中公布了：1.一种基于生成对抗网络的核医学活度-剂量自动转换方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、在患者解剖图像中进行病灶和危及器官区域的勾画，并基于患者解剖图像建立患者的材料与密度模型，对勾画出的病灶和危及器官在材料与密度模型中的所有体素一一对应地给出区域编号；步骤2、按照患者的功能影像提供的核素某时刻t活度空间分布图像，获取患者体内t时刻核素活度空间分布信息；步骤3、将患者核素活度空间分布图像与对应的患者的解剖图像密度图进行加权叠加，ADvoxel＝Avoxel*weigt+densityvoxel其中，Avoxel为步骤2获得的某体素的活度，weigt是对全部体素活度的统一加权，densityvoxel为步骤1获得的该体素材料密度，ADvoxel为获得的活度-密度加权后的值；步骤4、采用核医学剂量计算方法，获得患者的剂量空间分布；步骤5、将步骤4获得的剂量空间分布与步骤3获得的加权的活度-密度分布，利用作图软件画成与原始剂量分布相同分辨率的图像，并连接成左右排列的图像对；步骤6、将步骤4获得的剂量分布全部设定为0，将步骤3获得的加权的活度-密度，利用作图软件画成与原始剂量分布相同分辨率的图像，并连接成对等的左右排列的图像对；步骤7、将步骤5获得的剂量与活度-密度图像对作为训练图集，送往生成对抗网络软件，基于优化的模型参数进行深度学习模型的训练，产生具有从活度-密度分布生成对应剂量分布的深度学习模型；步骤8、将步骤6获得的0剂量图与活度-密度叠加图作为测试图集，送给步骤7产生的具有从活度-密度分布生成对应剂量分布的深度学习模型进行测试，产生对应该活度-密度分布的剂量分布；步骤9、利用步骤1建立的患者材料和密度模型中的区域编号，分拣出病灶和危及器官的体素剂量，用于进行包括平均剂量、Gamma通过率评估、剂量-体积直方图和离轴剂量分布在内的指标计算。

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