本研究提出了一种加速评分生成模型(SGM)在全3D PET数据重建中的方法，显著减少了重建时间和超参数数量，实验结果优于现有技术。

VoxBind是一种基于评分的生成模型，通过蛋白质结构为条件，将分子表示为3D原子密度格点，并利用3D体素去噪网络进行学习和生成。该模型易训练，采样速度快，且在计算机模拟基准测试中表现更好。生成的分子多样化，立体位阻少，与蛋白质口袋有更高的亲和力。

本文介绍了一种评分生成模型，用于提高PET图像重建的质量，适用于2D和3D PET，并通过使用磁共振图像进行引导重建的扩展。该方法经过实验验证，具有稳健性和显著的PET重建改进潜力。