浙江大学刘华锋获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升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：CN115797230B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-22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：202211369736.7，技术领域涉及：G06T5/10；该发明授权一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升方法是由刘华锋;阿曼居勒·木哈什设计研发完成，并于2022-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升方法，该方法通过在特定位置设置点源获取波形数据，再通过短时傅里叶变换STFT获取短时频域振幅信息，之后进行训练、验证与测试集的划分，并采用残差模块与全连接层组成的残差神经网络模型进行训练，实现了对PET系统TOF时间的估计。本发明利用蒙特卡洛模拟实验对波形数据进行STFT变换获得短时频域振幅信息后，再使用划分好的训练集训练残差神经网络模型，并在验证集上进行测试获得训练好的模型，最终通过测试集验证了相比传统CFD方法，基于STFT的模型进行TOF时间估计的准确度和对PET系统符合时间分辨率的提升效果。
本发明授权一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升方法在权利要求书中公布了：1.一种基于STFT的PET系统符合时间分辨率提升方法，包括如下步骤： 1利用一对PET探测器对点源发生的符合事件进行探测，进而对探测得到的符合波形以及对应的点源位置进行保存； 2对所述符合波形进行裁剪处理，并计算每一组符合波形对应的TOF真实值，TOF表示飞行时间； 3对每一组符合波形进行STFT变换，以获取其短时频域振幅信息，STFT变换为短时傅里叶变换； 4根据步骤1～3以获得多组样本，每组样本包括符合波形的短时频域振幅信息以及TOF真实值，进而将所有样本划分为训练集和测试集； 5构建残差卷积神经网络模型，该模型由多个级联的残差单元以及全连接层构成； 6利用训练集样本中的短时频域振幅信息作为模型输入，TOF真实值作为标签，对上述网络模型进行训练； 7将测试集样本中的短时频域振幅信息输入至训练好的网络模型中，即可直接预测输出对应的TOF时间。
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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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