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龙图腾网获悉江苏赛诺格兰医疗科技有限公司申请的专利一种PET图像的散射校正方法及PET系统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：CN115830167B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211552380.0，技术领域涉及：G06T12/10；该发明授权一种PET图像的散射校正方法及PET系统是由崔洁;李楠设计研发完成，并于2022-12-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PET图像的散射校正方法及PET系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种PET图像的散射校正方法及PET系统，方法包括：针对指定的轴向视野范围的探测数据，获取第一PET图像和第一衰减系数图像；将患者基本信息和第一PET图像、第一衰减系数图像输入深度学习网络，获取深度学习网络输出的第二PET图像和第二衰减系数图像；第二PET图像为轴向视野范围外的仿真输出图像；基于第一、第二PET图像、第一、第二衰减系数图像，和预先建立的散射校正SSS的计算信息，获取探测数据的散射校正信息，该散射校正信息用于重建PET图像。上述方法获取的散射校正信息更全面，更准确，其应用于PET重建，使得PET图像无伪影，图像质量更优。

本发明授权一种PET图像的散射校正方法及PET系统在权利要求书中公布了：1.一种PET图像的散射校正方法，其特征在于，包括： S10、针对指定的轴向视野范围0,D]的探测数据，获取探测数据的第一PET图像和第一PET图像对应的第一衰减系数图像；第一PET图像为轴向视野范围0,D]内的探测数据重建的未经散射校正的图像； S20、基于预先训练的深度学习网络，将患者基本信息和第一PET图像、第一衰减系数图像输入所述深度学习网络，获取该深度学习网络输出的第二PET图像、第二PET图像对应的第二衰减系数图像；第二PET图像为轴向视野范围外D,D+F]的仿真输出图像；D表示轴向视野范围的大小，F表示轴向扩展范围的大小； S30、基于第一PET图像、第二PET图像、第一衰减系数图像、第二衰减系数图像，和预先建立的散射校正SSS的计算信息，获取所述探测数据的散射校正信息，该散射校正信息用于重建PET图像； 所述预先训练的深度学习网络为基于轴向视野范围内的PET图像及匹配的关联图像和关联信息对构建的深度学习网络进行训练得到的网络，该网络输出轴向视野范围外的PET图像及该PET图像对应的衰减系数图像； 所述S30包括： 获取扩展轴向视野的第三PET图像和第三衰减系数图像； ；则基于第三PET图像和第三衰减系数图像，修正预先建立的散射校正SSS的计算信息，得到修正后的散射校正信息；将作为所述探测数据的散射校正信息； ； 其中，表示正电子在S1上任意一点湮灭发射出一对光子，一个光子未经散射，沿着路径S1运动，被探测器A探测到，光子能量511keV，探测效率为，线性衰减系数图像为μ3，另一个光子在S点散射后沿路径S2运动，被探测器B探测到，光子能量小于511keV，探测效率为，线性衰减系数图像为μ3’；表示正负电子在S2上任意一点湮灭发射出一对光子，一个光子未经散射，沿着路径S2运动，被探测器B探测到，光子能量511keV，探测效率为，线性衰减系数图像为μ3，另一个光子在S点散射后沿路径S1运动，被探测器A探测到，光子能量小于511keV，探测效率为，线性衰减系数图像为μ3’；RAS, RBS分别表示散射点到探测器A和探测器B的距离，S表示散射点位置；中ds表示对距离s的积分； Vs表示总的散射体积，表示探测器A沿γ射线的几何截面，表示探测器B沿着射线γ的几何截面； 表示康普顿散射截面，表示康普顿散射的微分截面，可通过Klein‑Nishina公式得到，Ω表示散射立体角。

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