[发明专利]一种基于列表数据和深度学习的PET重建模型构建方法在审
| 申请号： | 202210888012.7 | 申请日： | 2022-07-25 |
| 公开（公告）号： | CN115170775A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 刘华锋;胡睿 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06T19/00 | 分类号： | G06T19/00;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 王琛 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于列表数据和深度学习的PET重建模型构建方法，其通过域转化函数将列表模式数据和深度学习计数进行结合，解决了列表模式数据难以直接通过深度神经网络进行处理的问题。通过域转化函数，本发明可以对任意格式以及任意存储大小的列表模式数据从测量域转化到图像域，从而可以利用端到端的深度神经网络方法直接处理学习。本发明利用深度学习进行列表模式数据重建，和其他用于列表模式数据重建的方法相比，大大提升了重建速度；对于列表模式MLEM算法来说，重建一张大脑图像需要几十秒的时间，而本发明只需要1秒钟左右就可以重建完成，在实时重建以及短时间帧重建等领域有更大的应用潜力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 列表 数据 深度 学习 pet 重建 模型 构建 方法 | ||
【主权项】：
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