韩国原子力医学院禹尚根获国家专利权
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龙图腾网获悉韩国原子力医学院申请的专利使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和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：CN114945991B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202080091507.6，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和方法是由禹尚根;林常茂;李教徹;金旭设计研发完成，并于2020-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。
本使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和方法，并且更具体地，涉及一种使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和方法，其中，可以通过深度学习网络学习从多个患者采集的动态医学图像和每个器官的时间‑辐射剂量分布曲线，并且可以从特定患者获得的静态医学图像生成放射性药物的空间分布图像。根据本发明，即使在向患者注射放射性药物后仅获取特定时间的医学图像，也能通过使用深度学习网络获取整个时间的放射性药物的空间分布图像，并且基于此，通过计算时间‑辐射剂量分布曲线，可以对放射性药物进行定量分析。
本发明授权使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种使用深度学习的放射性药物分布图像生成系统，该系统包括： 动态医学图像获取单元，被配置为通过在注射放射性药物的同时连续采集患者的医学图像来获取动态医学图像； 分布曲线获取单元，被配置为从所述动态医学图像获取时间-辐射剂量分布曲线，该时间-辐射剂量分布曲线表示人体的每个器官随时间的辐射剂量； 静态医学图像获取单元，被配置为获取注射所述放射性药物后的特定时间段的静态医学图像； 深度学习网络，被配置为通过采集和学习多个患者的动态医学图像以及相对应的时间-辐射剂量分布曲线来预测和生成与所述静态医学图像之前和之后的时间相对应的医学图像；以及 空间分布图像获取单元，被配置为从所述静态医学图像和生成的医学图像中获取所述放射性药物的空间分布图像， 其中，所述深度学习网络包括： 深度学习单元，被配置为采集和学习所述多个患者的动态医学图像和所述相对应的时间-辐射剂量分布曲线；和 图像生成单元，被配置为预测和生成与拍摄所述静态医学图像之前和之后的时间相对应的医学图像。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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