浙江大学余锋获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于流模型的低剂量PET图像去噪重建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：CN121639514B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-12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：202610165488.6，技术领域涉及：G06T5/70；该发明授权基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法是由余锋;沈家乐;苏新辉;孙晓南;谢旭赟;罗威设计研发完成，并于2026-02-05向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法，包含：获取三维低剂量PET图像及其对应的三维高质量PET图像，构建成对训练数据集；构建以三维神经网络架构为核心的条件化流模型，学习条件向量场，将去噪过程定义为以低剂量PET图像y为条件的常微分方程，描述数据点在内的连续轨迹；训练得到网络模型；对新的低剂量PET图像y，使用训练好的模型进行推理，获得去噪后的高质量PET图像。本发明的基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法，通过随机噪声、使用临床上使用的正常剂量PET图像和低剂量PET图像对网络进行训练，在流模型推理采样阶段采用高效的采样技术实现对低剂量PET图像的快速去噪重建。
本发明授权基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法在权利要求书中公布了：1.一种基于流模型的低剂量PET图像去噪重建方法，其特征在于，包含以下步骤： 获取三维低剂量PET图像及其对应的三维高质量PET图像，构建成对训练数据集； 对训练数据集进行预处理； 构建以三维神经网络架构为核心的条件化流模型，学习条件向量场，其中，为插值图像，t为连续时间变量，将去噪过程定义为以低剂量PET图像y为条件的常微分方程ODE，描述数据点在内的连续轨迹，轨迹从t=0时的先验噪声分布开始，到t=1时的清洁图像分布结束，整个过程以低剂量PET图像y为条件； 采用AdamW优化器以均方误差损失最小化模型预测与理想直线轨迹向量场之间的差异，训练得到网络模型； 对新的低剂量PET图像y，使用训练好的模型进行推理，采用由超参数k控制的指数函数定义N个非均匀分布时间步的非均匀采样策略，通过数值积分法迭代更新图像状态，获得去噪后的高质量PET图像。
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