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龙图腾网获悉四川省计算机研究院;四川大学申请的专利一种缺失模态下医学影像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：CN118898546B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202410853331.3，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种缺失模态下医学影像重建方法是由许源源;肖钦引;王艳;吴锡;周激流设计研发完成，并于2024-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种缺失模态下医学影像重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种缺失模态下医学影像重建方法，包括步骤：获取低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的多模态数据，输入医学影像重建模型，获得重建结果；在医学影像重建模型中包括：一个编码器解码器网络和一个对抗神经网络；所述编码器解码器利用模态特征提取编码器对多模态数据分别进行特征提取，并将所提取的特征输入至模态交互编码器；利用模态交互编码器，嵌入从缺失感知模块中获得的缺失感知提示的缺失感知变换器，由多个缺失感知变换器分别对多模态数据的特征进行处理，进行交互和集成；利用模态融合解码器整合各模态特征，合成SPET图像。本发明有效地交互不完整的多模态数据，合成高质量的SPET图像。

本发明授权一种缺失模态下医学影像重建方法在权利要求书中公布了：1.一种缺失模态下医学影像重建方法，其特征在于，包括步骤： 获取低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的多模态数据； 将获取的多模态数据输入医学影像重建模型，获得重建结果； 在所述医学影像重建模型中包括：一个编码器解码器网络和一个对抗神经网络；在对抗性训练之后，编码器解码器网络作为生成器，对抗神经网络作为鉴别器； 所述编码器解码器网络包括依次连接的模态特征提取编码器、模态交互编码器和模态融合解码器，处理过程包括步骤： 利用模态特征提取编码器对低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据分别进行特征提取，并将所提取的特征输入至模态交互编码器； 利用模态交互编码器，嵌入从缺失感知模块中获得的缺失感知提示的缺失感知变换器，由多个缺失感知变换器分别对低剂量PET图像、核磁共振MRI图像和患者电子健康记录数据的特征进行处理，以实现可用模式之间特征交互和集成； 利用模态融合解码器整合各模态特征，从而生成高质量的SPET图像。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川省计算机研究院;四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市成科西路3号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。