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龙图腾网获悉上海科技大学申请的专利基于跨模态生成的代谢异常检测方法、装置、终端、介质及程序产品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：CN119313617B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411341996.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于跨模态生成的代谢异常检测方法、装置、终端、介质及程序产品是由王乾;黄浩霖;沈镇榕设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于跨模态生成的代谢异常检测方法、装置、终端、介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于跨模态生成的代谢异常检测方法、装置、终端、介质及程序产品，该方法包括：基于获得的受试者的头部真实18F‑FDG正电子发射断层扫描图像，利用训练好的显性跨模态图像转换模型，重构出受试者的伪正常18F‑FDG正电子发射断层扫描图像；根据头部真实18F‑FDG正电子发射断层扫描图像以及重构获得的伪正常18F‑FDG正电子发射断层扫描图像，通过计算两者之间强度差异的方式，得到残差图像；基于残差图像，利用设定的异常评估指标，对受试者进行代谢异常检测。本申请利用训练好的显性跨模态图像转换模型对三维空间中的头部18F‑FDG正电子发射断层扫描图像进行处理，获得残差图像，直观地展示了受试者脑部的代谢异常模式，从而辅助医生开展高效精准地诊断工作。

本发明授权基于跨模态生成的代谢异常检测方法、装置、终端、介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于跨模态生成的代谢异常检测方法，其特征在于，包括： 获得受试者的头部真实18F-FDG正电子发射断层扫描图像； 基于获得的头部真实18F-FDG正电子发射断层扫描图像，利用训练好的显性跨模态图像转换模型，重构出所述受试者的伪正常18F-FDG正电子发射断层扫描图像；其中，训练显性跨模态图像转换模型的方式包括： 利用获得的真实正常18F-FDG图像数据集和非配对的真实正常11C-CFT正电子发射断层扫描图像数据集，对CycleGAN网络进行训练，获得初始的显性跨模态图像转换模型； 基于所述真实正常18F-FDG图像数据集，通过对真实正常18F-FDG图像进行异常代谢模拟的方式，获得模拟代谢异常18F-FDG图像数据集； 利用所述真实正常18F-FDG图像数据集以及所述模拟代谢异常18F-FDG图像数据集，对所述初始的显性跨模态图像转换模型进行联合训练，得到最终的显性跨模态图像转换模型； 根据所述头部真实18F-FDG正电子发射断层扫描图像以及所述伪正常18F-FDG正电子发射断层扫描图像，通过计算两者之间强度差异的方式，得到残差图像；基于所述残差图像，利用设定的异常评估指标，对所述受试者进行代谢异常检测。

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