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龍圖騰網(wǎng)獲悉昆明理工大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114947913B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202210000159.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B6/03；該發(fā)明授權(quán)基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法是由賀建峰;李永進(jìn);王紹波設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-01-01向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法。本發(fā)明首先從患者中提取正常肝組織，肝動(dòng)脈，門(mén)靜脈，肝細(xì)胞癌的示蹤劑時(shí)間?放射性活度曲線數(shù)據(jù)。其次從基于貝葉斯理論推導(dǎo)了肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)的后驗(yàn)分布，使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛MCMC方法對(duì)參數(shù)后驗(yàn)分布進(jìn)行采樣，采用的抽樣算法為延遲拒絕自適應(yīng)抽樣算法DRAM，估算出動(dòng)力學(xué)參數(shù)。最后分析比較肝細(xì)胞癌組織圖像與周?chē)】蹈闻K組織圖像的示蹤劑動(dòng)力學(xué)參數(shù)的差異性，本發(fā)明提高了PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)的可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于貝葉斯推斷的肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)估計(jì)方法，其特征在于：所述方法的具體步驟如下： Step1、從PETCT成像中提取正常肝組織圖像、肝動(dòng)脈、門(mén)靜脈、肝細(xì)胞癌圖像的示蹤劑時(shí)間-放射性活度曲線數(shù)據(jù)； Step2、基于貝葉斯理論推導(dǎo)了肝細(xì)胞癌PETCT成像動(dòng)力學(xué)參數(shù)的后驗(yàn)分布，使用馬爾科夫鏈蒙特卡洛MCMC方法對(duì)參數(shù)后驗(yàn)分布進(jìn)行采樣，采用的抽樣算法為延遲拒絕自適應(yīng)抽樣算法DRAM，估算出動(dòng)力學(xué)參數(shù)； 使用貝葉斯定理，估計(jì)模型參數(shù)θ在給定數(shù)據(jù)y情況下的后驗(yàn)概率分布： 式中θ為動(dòng)力學(xué)模型參數(shù)，Pθ是先驗(yàn)指在考慮任何新數(shù)據(jù)之前捕獲其價(jià)值的先驗(yàn)知識(shí)的參數(shù)分布； Py|θ稱(chēng)為似然函數(shù)，是給定一組參數(shù)θ觀察到數(shù)據(jù)y的概率； Py稱(chēng)為證據(jù)，Py＝∫Py|θPθdθ； 由于無(wú)法直接應(yīng)用貝葉斯公式求解參數(shù)，因此采用了馬爾科夫鏈蒙特卡洛方法MCMC來(lái)耦合貝葉斯方法和示蹤劑動(dòng)力學(xué)三房室模型； 所述自適應(yīng)抽樣算法DRAM的具體步驟如下： Step2.1、選擇具有物理意義的初始值θ0和協(xié)方差矩陣C0，確定相關(guān)參數(shù)的先驗(yàn)概率非自適應(yīng)階段N0； Step2.2、假設(shè)在t時(shí)刻，馬爾科夫鏈的當(dāng)前狀態(tài)是θt，根據(jù)第1層建議分布產(chǎn)生的候選點(diǎn)為x1＝N·|θt,covt； Step2.3、計(jì)算接受概率α1； Step2.4、從均勻分布u0,1中產(chǎn)生隨機(jī)變量u，當(dāng)α≥u時(shí)，則接受候選點(diǎn)θt+1＝x1，然后進(jìn)入步驟Step2.6，當(dāng)αu時(shí)，則拒絕候選點(diǎn)并進(jìn)入Step2.5； Step2.5、根據(jù)第i層的建議分布產(chǎn)生候選點(diǎn)xi＝Ni·|θn,x1,x2,…,xi-1,covti，其中covti＝λicovt且λi1，計(jì)算各層的接受概率αi，返回步驟Step2.4； Step2.6、進(jìn)入下一時(shí)刻t+1，若t+1≥N0則按照公式自主調(diào)整協(xié)方差矩陣covn+1，否則covn+1＝C0； sd是一個(gè)比例因子，covθ0,θ1,…,θt-1是一個(gè)歷史協(xié)方差矩陣，ε是一個(gè)極小正數(shù)，Id是n維的單位矩陣； Step2.7、重復(fù)步驟Step2.4-Step2.6，直到產(chǎn)生足夠多的收斂樣本。

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