[发明专利]一种大脑多模态PET影像SUVR的预测方法在审
| 申请号： | 202310106562.3 | 申请日： | 2023-02-13 |
| 公开（公告）号： | CN116245833A | 公开（公告）日： | 2023-06-09 |
| 发明（设计）人： | 赵兴明;张子超 | 申请（专利权）人： | 复旦大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;A61B6/03;A61B5/055;G06V10/764;G06V10/766;G06V10/774 |
| 代理公司： | 合肥正则元起专利代理事务所(普通合伙) 34160 | 代理人： | 安朋 |
| 地址： | 200433 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种大脑多模态PET影像SUVR的预测方法，包括步骤一：收集受试者的T1加权像和PET影像；步骤二：对于T1加权像，对组织进行分割，对于PET影像，计算标准摄取比值SUVR；步骤三：将对齐到标准空间的T1加权像分割为若干大小相等的3D patch；步骤四：构建模型，包括回归模块和分类模块，网络的骨干由Mixer块构建；步骤五：单独训练回归模块进行多模态PET影像SUVR预测，再单独对分类模块进行AD和正常的分类的预训练；将回归模块的嵌入特征与分类模块的嵌入特征进行合并进行最终的分类训练；步骤六：输入新的T1加权像patch即可得到预测的多模态PET SUVR以及AD状态。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 大脑 多模态 pet 影像 suvr 预测 方法 | ||
【主权项】：
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