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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统、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：CN119228770B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202411371311.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统、方法及装置是由张宏;胡道焱;钟燕;王菁;金晨涛设计研发完成，并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统、方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统、方法及装置，该系统包括PETCT图像采集及格式转化模块、PETCT预处理模块、PETCT图像粗标准化模块、PETCT图像细标准化模块、自动化SUV提取模块，通过低剂量CT脑结构图像为辅助，进行老年脑PET分子影像空间标准化，并采用标准空间的脑图谱分区，自动化提取感兴趣区的SUV。本发明采用由粗到细的两步走策略，通过优化的流程，为老年脑PET图像提供了一种准确、稳定且用户友好的空间标准化系统，具有重要的临床应用价值和科研意义。

本发明授权基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统、方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于CT引导的老年脑PET图像空间标准化系统，其特征在于，该系统包括： PETCT图像采集及格式转化模块，用于采集老年患者配对的PET图像和低剂量CT图像，并进行格式转换处理； PETCT预处理模块，用于对格式转换后的PET图像和CT图像进行刚性变换预处理； PETCT图像粗标准化模块，用于通过非线性配准优化非线性形变场，应用到已刚性变换的PET图像和CT图像，生成粗标准化的PET和CT图像； PETCT图像细标准化模块，用于对粗配准的CT图像采用混合高斯模型进行组织分类，对灰质和白质使用一个高斯分布，对脑脊液、骨骼、外部组织和空气使用两个高斯分布，并与老年脑标准空间的组织概率图对齐，基于空间先验信息和CT图像的分割概率更新体素分类概率，进而通过优化和正则化迭代非线性形变场，应用到粗配准的CT图像和PET图像上，生成配准到老年脑MIITRA标准空间的细标准化的CT和PET图像，提高配准中源图与参考图的相似性以及脑萎缩老年脑图像空间标准化的稳定性；具体实现为： 1通过优化的分割参数，对粗配准的CT图像进行组织分类： 其中，表示高斯分布，和分别是脑组织类别的均值和标准差；具体而言，高斯 参数的选择基于以下依据：在CT成像中，灰质和白质各自只有一个平均强度值，使用一个高 斯函数；对于脑脊液，由于靠近骨骼的脑脊液可能由于溢出效应而具有较高的强度，所以使 用了两个高斯函数；由于骨骼在CT中的值范围非常广，因此也使用了两个高斯函数；外部组 织被视为由脂肪和肌肉区域组成，因此也使用了两个高斯函数；在空气类中，用一个高斯函 数来建模大部分的-1024HU，用另一个高斯函数用于建模其他强度在-50到-300HU之间的 像素； 2将粗配准的CT图像与老年脑标准空间MIITRA的组织概率图TPM对齐，更新体素分类 概率，这一过程结合了空间先验信息和CT图像的分割概率； 其中，是类别的空间先验概率； 3通过最小化目标函数，优化非线性形变场： 其中，是模板图像中类别的概率图像，是正则化项，用于约束形变场 的平滑性，是正则化参数； 4正则化项：正则化项用于约束变形场的平滑性和连续性；正则化形式为： 该正则化项通过抑制变形场梯度的大小，确保变形场的连续和平滑； 5使用优化算法，Levenberg-Marquardt迭代优化形变场： 其中，是学习率，是目标函数对形变场的梯度； 6将细标准化的非线性形变场应用到粗配准的CT图像和PET图像上，生成细标准化的CT和PET图像： 自动化SUV提取模块，用于对细标准化的PET图像，采用 MIITRA空间的脑图谱，提取皮层及皮层下ROI的SUV值，用于后续的SUVR计算及疾病诊断分 析。

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