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申请/专利权人：浙江明峰智能医疗科技有限公司
摘要：本发明提供了一种LYSO晶体PET的智能日常质量控制方法，涉及PET质量控制技术领域，包括：数据智能采集：根据预设数据采集参数信息，采集LYSO本底数据并保存；数据智能分析处理：对数据中的信息进行统计得到三维热度统计图谱，并送至预先训练完成的深度学习神经网络中诊断，得出异常诊断的结果并生成DailyQC报告；数据决策与预警：对诊断的异常情况进行分类，判断异常情况是否影响整体性能以及是否达到危险等级，对达到危险等级的异常情况进行危险警报，对未达到危险等级和不会影响整体性能的异常情况进行记录。本发明无需额外的放射源，不需要操作人员现场操作，自动化实现DailyQC的数据采集处理分析，自动化识别，并作出决策和预警。
主权项：1.一种LYSO晶体PET的智能日常质量控制方法，其特征在于，包括以下：S100数据智能采集：根据预设数据采集参数信息，采集LYSO本底数据并保存；S200数据智能分析处理：对数据中的信息进行统计得到三维热度统计图谱，并送至预先训练完成的深度学习神经网络中诊断，得出异常诊断的结果并生成DailyQC报告；S300数据决策与预警：对诊断的异常情况进行分类，判断异常情况是否影响整体性能以及是否达到危险等级，对达到危险等级的异常情况进行危险警报，对未达到危险等级和不会影响整体性能的异常情况进行记录；所述深度学习神经网络的处理流程包括：将热度统计直方图谱输入，连续进行4次下采样和特征层翻倍的3x3二维卷积与线性整流函数计算，再连续进行上采样并拼接下采样之前图片大小相同的特征层，最终输出原尺寸大小的预测图；其中对诊断的异常情况进行分类，判断异常情况是否影响整体性能以及是否达到危险等级，具体包括对异常结果依次进行判断是否为以下情况：PET晶体的点异常的情况、PET晶体的线异常的情况、PET晶体的晶体子模块异常的情况和PET晶体的探测器模块异常的情况，将除上述情况之外的异常定性为其他未知类型的异常，并判断上述异常的数目以及分布是否会影响到后续数据采集以及PET的参数指标性能，如不影响，则异常情况记录并保存成报告，若影响，则进一步判断该异常是否达到危险等级。
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