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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利一种PET/CT影像识别方法及装置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：CN115601598B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202211301507.1，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种PET/CT影像识别方法及装置是由胡斌;李同同;姚志军设计研发完成，并于2022-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种PET/CT影像识别方法及装置在说明书摘要公布了：本申请提供了一种PETCT影像识别方法及装置，所述影像识别方法包括：通过PETCT原始影像进行目标实质提取，得到CT数据集和PET数据集；将CT数据集和PET数据集输入到双视图深度学习分类器进行特征提取和特征分类，得到CT和PET特征分类；双视图深度学习分类器使用MVPD‑Net模型；基于投票的识别机制，对CT特征分类和PET特征分类进行融合，得到最终识别结果。本申请提出的模型，是基于多视图3D卷积神经网络的PETCT影像的分类模型，可以更可靠的进行影像识别。使用目标实质提取，解决了由于目标组织与周围组织的结构、密度相似，其本身的异质性导致了分类模型的高灵敏度和低特异度的问题。

本发明授权一种PET/CT影像识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种PETCT影像识别方法，其特征在于，包括： 获取去噪后的CT图像； 对去噪后的CT图像进行重采样处理，得到重采样后的CT图像； 对重采样后的CT图像进行基于K-means聚类算法的阈值分割，得到K-means的分割阈值； 对重采样后的CT图像进行基于OTSU算法的阈值分割，得到OTSU的分割阈值； 取K-means的分割阈值和OTSU的分割阈值的均值作为目标实质分割阈值； 利用所述目标实质分割阈值对CT原始影像进行形态学变换，得到CT目标实质掩膜Mask； 利用所述CT目标实质掩膜Mask对CT原始影像进行目标实质提取，得到CT数据集； 将所述CT目标实质掩膜Mask按照CT分辨率与PET分辨率的比值进行尺寸缩放，得到PET目标实质掩膜Mask； 利用所述PET目标实质掩膜Mask对PET原始影像进行目标实质提取，得到PET数据集； 将CT数据集和PET数据集分别输入到双视图深度学习分类器进行特征提取和特征分类，得到CT特征分类和PET特征分类；所述双视图深度学习分类器使用MVPD-Net模型，所述MVPD-Net模型包括： 特征提取子网络包括：CT特征提取器和PET特征提取器，用于分别对CT数据集和PET数据集进行特征提取；所述CT特征提取器和PET特征提取器均由3D卷积层和3D池化层进行组合构建；所述CT特征提取器的3D卷积层包括卷积核为7×7×7，卷积核个数为64；所述CT特征提取器的3D池化层为1×3×3；所述CT特征提取器通过5个特征提取块的堆叠进行高维特征提取；所述PET特征提取器的3D卷积层包括卷积核为3×3×4，卷积核个数为64；所述PET特征提取器的3D池化层为1×3×3；所述PET特征提取器通过4个特征提取块的堆叠进行高维特征提取； 特征分类子网络，用于对于特征提取器得到的CT特征和PET特征，进行特征分类；所述特征分类子网络包括：进行特征向量扁平化；通过2层全连接层进行特征分类；基于Softmax激活函数得到分类结果； 基于投票的识别机制，对所述CT特征分类和PET特征分类进行融合，得到最终识别结果。

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