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申请/专利权人：上海全景医学影像诊断中心有限公司;高欣

摘要：本发明涉及帕金森病研究技术领域，具体公开了一种基于18F‑FDGPETCT的帕金森病预测方法及装置，方法包括：获取训练样本，根据组织成分提取软件提取CT影像图对应的组织标签，结合对第一ViT网络模型运算得到的组织成分预测结果对第一ViT网络模型进行训练，结合第二ViT网络模型中运算得到的帕金森病预测结果和训练样本的真实诊断结果对第二ViT网络模型进行训练，获取预测样本，根据训练后的第一ViT网络模型和第二ViT网络模型得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果。本发明建立了两个ViT网络模型对大脑影像进行特征学习，并得到对应的组织成分预测结果和帕金森病预测结果，从而在较少的训练样本之下尽可能的提取样本中的信息，使得帕金森病的预测准确度更高。

主权项：1.一种基于18F-FDGPETCT的帕金森病预测方法，其特征在于，包括步骤：获取若干大脑影像训练样本，每个训练样本中包含同一样本人员的若干张PET影像图和若干张CT影像图；基于预设的组织成分提取软件提取所有训练样本中所述CT影像图的组织成分，并生成对应的组织标签；将所述训练样本中的所述CT影像图输入到预设的第一ViT网络模型中进行运算得到特征向量Vct，并根据所述训练样本对应的所述特征向量Vct得到组织成分预测结果Oct；基于所述训练样本对应的所述组织标签和所述组织成分预测结果Oct对所述第一ViT网络模型进行训练；将所述训练样本中的所述PET影像图输入到预设的第二ViT网络模型中进行运算，得到特征向量Vpet0；根据所述训练样本对应的所述特征向量Vct和所述特征向量Vpet0计算得到帕金森病特征向量VP，并根据所述帕金森病特征向量VP输出帕金森病预测结果；基于所述帕金森病预测结果和所述训练样本的真实诊断结果对所述第二ViT网络模型进行训练；获取大脑影像预测样本，所述预测样本中包含同一预测人员的若干张PET影像图和若干张CT影像图；将所述预测样本中的所述CT影像图输入到训练后的第一ViT网络模型中进行运算得到特征向量Vct，并根据所述预测样本对应的所述特征向量Vct得到预测样本的组织成分预测结果Oct；将所述预测样本中的所述PET影像图输入到训练后的第二ViT网络模型中进行运算，得到特征向量Vpet0，基于所述预测样本对应的所述特征向量Vct和所述特征向量Vpet0计算得到帕金森病特征向量VP，并根据所述预测样本对应的所述帕金森病特征向量VP输出帕金森病预测结果。

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百度查询： 上海全景医学影像诊断中心有限公司 高欣 一种基于¹⁸F-FDG PET/CT的帕金森病预测方法及装置