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龙图腾网获悉广州全景医疗影像科技有限公司申请的专利基于深度学习的PET-CT鼻咽癌图像增强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：CN119784770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411970149.2，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于深度学习的PET-CT鼻咽癌图像增强方法是由陈萍;韩佩;李创锋;许立峰;周晶晶设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的PET-CT鼻咽癌图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的PET‑CT鼻咽癌图像增强方法，涉及医疗图像技术领域，包括下列步骤：S1：获取PET‑CT图像；S2：对CT图像进行预处理，将CT图像由DICOM格式转换成常用的NIFTI格式；S3：图像分割和特征提取；S4：根据各切片位置的图像分割和特征提取结果，以头颈部解剖学结构作为CT图像的参考特征结合PET图像特征构建深度学习数据集；S5：对深度学习数据集训练及验证；S6：基于已训练好的神经网络模型实现图像的融合拼接；S7：对融合后的图像进行后处理；S8：对后处理后的图像进行评价。本发明利用深度学习网络模型，将PET与CT中的信息进行综合和关联，提高医学图像的诊断准确率，同时减轻医生的阅片负担。

本发明授权基于深度学习的PET-CT鼻咽癌图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的PET-CT鼻咽癌图像增强方法，其特征在于，包括下列步骤： S1：获取PET-CT图像，包括病人的系列CT图像、PET图像及相应的诊断报告，通过PET-CT检查获取病人系列全身诊断图像； S2：对CT图像进行预处理，将CT图像由DICOM格式转换成常用的NIFTI格式； S3：图像分割和特征提取，根据CT图像的解剖学结构特点，在每个位置切片上分别进行图像分割，得到该位置切片的图像分割结果，在每个切片位置上分别对PET图像和得到的分割结果进行分别特征提取，保留每个图像切片位置上的CT图像特征和PET图像特征； S4：根据各切片位置的图像分割和特征提取结果，以头颈部解剖学结构作为CT图像的参考特征结合PET图像特征构建深度学习数据集，具体包括： S401：对CT图像采用2DU-net网络模型进行图像分割，并提取分割的解剖学结构边缘轮廓、平均灰度值及边缘梯度，并和与该位置切片的PET图像及该切片的序列进行对应，得到该序列上每个切片的一组特征数据； S402：获取上述特征对应的诊断报告，通过诊断报告获取各参数指标的数值及对应的检查日期，与每个特征数据对应，作为该图像序列上的参考数据； S403：使用该PET-CT图像序列上的多组图像特征数据和多组对应的参考数据作为该序列的训练数据，通过随机组合的方式，从图像数据中裁剪相应的数据段，得到多组输入数据对； S404：在训练数据中加入对应的标签，用来辅助深度学习模型训练； S5：对深度学习数据集训练及验证，将深度学习数据集划分成训练集和验证集，训练数据训练神经网络模型，在验证集上使用训练好的网络模型，评估模型在验证集上的表现； S6：基于已训练好的神经网络模型实现图像的融合拼接； S7：对融合后的图像进行后处理； S8：对后处理后的图像进行评价。

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