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龙图腾网获悉江南大学附属医院申请的专利结合机理与数据的动态PET-CT药代动力学融合建模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：CN120337800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202510832974.4，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权结合机理与数据的动态PET-CT药代动力学融合建模方法是由祝梦婷;刘丽设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合机理与数据的动态PET-CT药代动力学融合建模方法在说明书摘要公布了：本申请涉及结合机理与数据的动态PET‑CT药代动力学融合建模方法，其属于药代动力学建模技术领域，其中方法包括获取历史病例的原始影像数据，并根据所述原始影像数据构建训练数据集；基于机理模型以及数据驱动网络构建动态药代动力学模型，并根据所述训练数据集完成对所述动态药代动力学模型的训练；采集当前受试者一段时间的实际影像数据；将所述实际影像数据输入训练好的动态药代动力学模型，得到预测结果。本申请通过融合机理模型与数据驱动网络，仅需前期较短时间的影像数据即可精准预测完整药代动力学过程，解决了传统模型依赖长时扫描、易受运动伪影干扰等问题，大大提升了参数分析效率与准确度，适用于临床快速诊断。

本发明授权结合机理与数据的动态PET-CT药代动力学融合建模方法在权利要求书中公布了：1.一种结合机理与数据的动态PET-CT药代动力学融合建模方法，其特征在于，包括： 获取历史病例中的所有原始影像数据，并根据所有所述原始影像数据构建训练数据集； 基于机理模型以及深度学习网络构建动态药代动力学模型，并根据所述训练数据集完成对所述动态药代动力学模型的训练； 采集当前受试者早期时段的实际影像数据； 将所述实际影像数据输入训练好的所述动态药代动力学模型，得到预测结果，所述预测结果为预测组织时间—活度曲线； 所述根据所有所述原始影像数据构建训练数据集包括： 根据每一历史病例中所有动态帧间的所述原始影像数据，得到与每一病例对应的血浆输入函数以及标准组织时间—活度曲线；所述血浆输入函数用于反映不同历史病例的受试者血浆中放射性示踪剂的浓度动态，所述标准组织时间—活度曲线用于反映不同历史病例的受试者感兴趣区域中放射性示踪剂的浓度动态； 将每一历史病例的原始影像数据划分为两部分，得到早期影像数据以及全程影像数据； 基于每一历史病例的早期影像数据、全程影像数据、血浆输入函数以及标准组织时间—活度曲线构建训练数据集； 在所述动态药代动力学模型的构建中： 所述动态PET-CT药代动力学模型包括机理模型以及若干深度学习网络，所述深度学习网络包括参数调整网络以及残差预测网络，所述动态PET-CT药代动力学模型直接采用所述机理模型的微分方程作为数学框架； 所述参数调整网络用于根据所述实际影像数据对应的血浆输入函数以及标准组织时间—活度曲线，得到待校验组织时间—活度曲线，所述待校验组织时间—活度曲线用于准确反映实际生理过程； 所述残差预测网络用于根据所述实际影像数据对应的血浆输入函数以及标准组织时间—活度曲线，得到所述预测组织时间—活度曲线，所述预测组织时间—活度曲线用于补偿所述机理模型的系统性偏差。

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