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龙图腾网获悉深圳湾实验室申请的专利一种用于PET成像的系统级DOI校准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：CN118266966B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-04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：202410286084.3，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权一种用于PET成像的系统级DOI校准方法是由顾峥;江小龙;牛明;赵阳洋;赵鑫;黄文杰;杨航;陈长;黄胜设计研发完成，并于2024-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于PET成像的系统级DOI校准方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于PET成像的系统级DOI校准方法，其步骤包括：1从PET成像系统中任选若干探测器作为基准探测器，剩余探测器作为待校准探测器；采集基准探测器的侧面入射数据并记录对应的DOI位置值，采集每一待校准探测器的顶部入射数据；2将所采集数据分别进行数据标准化；3利用标准化处理后的侧面入射数据训练卷积神经网络模型，得到预训练模型；4将标准化处理后的第i个待校准探测器的顶部入射数据与侧面入射数据合并，训练预训练模型得到第i待校准探测器的DOI校准模型；5使用各校准模型对PET成像系统中对应待校准探测器的顶部入射数据进行DOI位置预测。本发明极大地节省了系统级DOI校准时间成本。

本发明授权一种用于PET成像的系统级DOI校准方法在权利要求书中公布了：1.一种用于PET成像的系统级DOI校准方法，其步骤包括： 1对于一PET成像系统，所述PET成像系统包括多个同种结构的探测器；从所述PET成像系统中任选若干探测器作为基准探测器，剩余探测器作为待校准探测器；采集所述基准探测器的侧面入射数据并记录对应的DOI位置值作为标签，以及采集所述PET成像系统中每一待校准探测器的顶部入射数据； 2将所述基准探测器的侧面入射数据、待校准探测器的顶部入射数据分别进行数据标准化； 3利用数据标准化处理后的侧面入射数据采用有监督学习的方式训练卷积神经网络模型；将训练后的卷积神经网络模型作为预训练模型； 4对于每一个待校准探测器，将标准化处理后的该待校准探测器的一顶部入射数据与标准化处理后的任一基准探测器的一侧面入射数据合并，作为该待校准探测器的一个训练样本； 5对于每一个待校准探测器，利用该待校准探测器的训练样本通过半监督学习的方式训练所述预训练模型，得到该待校准探测器的DOI校准模型； 6对于每一个待校准探测器，使用该待校准探测器的DOI校准模型对所述PET成像系统中该待校准探测器的顶部入射数据进行DOI位置值预测。

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