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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质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：CN118941718B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202411136520.5，技术领域涉及：G06T17/00；该发明授权一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质是由张宏;于祥;钟燕;王菁;金晨涛;胡道焱设计研发完成，并于2024-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质，方法包括：将需重建的PET图像输入已训练好的扩散多尺度生成对抗网络DMGAN中，生成接近真实的全剂量PET图像；所述扩散多尺度生成对抗网络包括扩散生成器及U‑Net判别器，所述需重建的PET图像即低剂量L‑PET图像经切片后被输入扩散生成器以合成全剂量图像即F‑PET图像，其中包含一系列相应目标切片，同时会生成加噪F‑PET图像，生成的图像被输入到U‑Net判别器中，从全局和局部视图提取细节，以提高生成的F‑PET图像的质量。本发明方法可以有效地捕捉和还原图像细节，使得生成的图像在视觉和结构上都接近真实的全剂量PET图像。

本发明授权一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散多尺度生成对抗网络的三维PET图像重建方法，其特征在于，包括： 将需重建的PET图像输入已训练好的扩散多尺度生成对抗网络DMGAN中，生成接近真实的全剂量PET图像； 所述扩散多尺度生成对抗网络包括扩散生成器及U-Net判别器，所述需重建的PET图像即低剂量L-PET图像或其切片被输入扩散生成器以合成全剂量图像即F-PET图像，同时会生成加噪F-PET图像，生成的图像被输入到U-Net判别器中，从全局和局部视图提取细节，以提高生成的F-PET图像的质量； 在扩散生成器中损失函数为： ， 其中x代表L-PET图像，Gx代表生成器生成的F-PET图像，y是相应的原始F-PET图像； 引入CharbonnierLoss来惩罚生成的F-PET图像和原始F-PET图像之间的欧几里德差异： ， 同时引入CharbonnierLoss惩罚生成带噪声的F-PET图像和原始F-PET图像之间的欧几里德差异： ， 此外，考虑到生成的F-PET图像、生成的噪声F-PET图像和原始F-PET图像之间的感知差异，采用在ImageNet上训练的VGG16-Net来提取Gx和y的特征表示，感知损失为： ， 其中V表示VGG16-Net提取的特征图。

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