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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理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：CN120598823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202511102266.1，技术领域涉及：G06T5/77；该发明授权一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理方法是由杨雯;杨颖卓;段云;杨童舒;桂平设计研发完成，并于2025-08-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理方法，涉及医学图像配准技术领域。包括有：S1：获取PET动态图像序列、CT双能谱图像和呼吸运动监测信号，生成配准质量图谱；S2：将PET动态图像序列和CT图像进行结合，获取PET动态图像序列和CT图像之间的统计依赖性，对CT图像中伪影区域的病灶进行定位或进行重建补偿；S3：将优化后的CT图像进行伪影重建，并通过双分支网络模型对重建的伪影区域进行处理。本发明通过希尔伯特变换提取呼吸信号的瞬时相位，并将PET动态图像序列按呼吸相位进行分组，可以实现同相位帧的精确匹配，同时通过B样条Demons算法生成配准质量图谱，能够显著减少因呼吸运动导致的器官形变伪影。

本发明授权一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理方法在权利要求书中公布了：1.一种核医学显像图像中伪影区域识别与处理方法，其特征在于，包括有： S1：数据处理：获取PET动态图像序列、CT双能谱图像和呼吸运动监测信号，并通过B样条Demons算法，生成配准质量图谱，包括有： S1.1：获取图像数据：通过PET探测器、CT扫描仪和呼吸监测系统，分别获取PET动态图像序列、CT双能谱图像和呼吸波形信号； S1.2：进行相位分组：通过希尔伯特变换，获取所述呼吸波形信号的瞬时相位，并根据所述瞬时相位，对所述PET动态图像序列进行分组； S1.3：CT参数优化：根据所述CT双能谱图像，获取线性衰减系数，同时根据所述线性衰减系数和钛合金的质量衰减系数数据，构建钛合金能谱拟合公式，确定出钛的光电效应权重系数和康普顿散射权重系数，并对CT扫描仪进行调整，获取优化后的CT图像； S2：获取生成质量图谱：通过B样条Demons算法，将分组后的PET动态图像序列和优化后的CT图像进行结合，获取所述PET动态图像序列和CT图像之间的统计依赖性，并根据所述统计依赖性，对所述CT图像中伪影区域的病灶进行定位或进行重建补偿，包括有： S2.1：获取图像间的统计依赖性； S2.2：确定最终优化后的CT图像：将所述统计依赖性与预设依赖性阈值进行比较，并根据比较结果，确定出最终的优化后CT图像，具体为： 当所述统计依赖性大于预设依赖性阈值时，则所述统计依赖性对应的优化CT图像，即为最终的优化后CT图像，反之，则重复步骤S1.3-步骤S2.2，重新获取优化后的CT图像，直至所述统计依赖性大于预设依赖性阈值； S2.3：J值比较：将所述最终的优化后CT图像和分组后的PET动态图像序列作为B样条Demons算法模型的输入，输出获取CT图像和PET图像之间每个位置点的J值大小，同时将所述J值大小与预设J阈值范围进行比较，并根据比较结果，进行图像融合重建标记，具体为： 当所述J值大小不小于预设J阈值范围的上限阈值时，则执行步骤S2.4，将所述J值大小对应的图像区域进行融合，当所述J值大小位于预设J阈值范围内时，则执行步骤S3，将所述J值大小对应的图像区域进行重建，当所述J值小于预设J阈值范围的下限阈值时，则对所述J值大小对应的图像区域进行人工标记，并删除重新获取； S2.4：图像融合：将融合图像区域在PET图像中对应的灰度值与在CT图像中对应的灰度值进行融合，获取得到融合后图像中的区域灰度值； S3：图像重建：将所述优化后的CT图像进行伪影重建，并通过双分支网络模型对重建的伪影区域进行处理，获取重建后的CT图像。

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