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龙图腾网获悉广州医科大学申请的专利一种基于血栓影像重构图数据的方法、设备及程序产品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：CN118887459B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202410916464.0，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于血栓影像重构图数据的方法、设备及程序产品是由骆彦德;袁心辰;周梓杰;容兆威;李琪;林云海;谢国喜设计研发完成，并于2024-07-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于血栓影像重构图数据的方法、设备及程序产品在说明书摘要公布了：本申请涉及智能医疗领域，具体涉及一种基于血栓影像重构图数据的方法、设备及程序产品。包括获取患者的血栓影像，影像含有血栓及周边组织；对所述影像中进行特征提取得到特征向量；基于血栓及周边组织的特征向量得到血栓及周边组织向量间的空间关系；基于所述空间关系和特征向量构建图结构得到图数据，本发明能够提取影像多个维度中形态特征及空间关系，能有效识别细微差别，具有很好临床价值。

本发明授权一种基于血栓影像重构图数据的方法、设备及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于图卷积神经网络的深静脉血栓分期方法，其特征在于，包括： 获取患者的血栓影像，影像含有血栓及周边组织； 对所述影像中进行特征提取得到特征向量； 基于血栓及周边组织的特征向量得到血栓及周边组织向量间的空间关系； 基于所述空间关系和特征向量构建图结构得到图数据； 所述图结构是通过特征向量之间的空间关系跨层连接不同层级的特征向量得到的；所述空间关系包括同一维度相邻向量之间的空间关系、不同维度相邻向量之间的空间关系、全局三维空间信息关系； 图结构的顶点表示三维坐标，边表示空间邻接关系； 所述图数据输至图神经网络中进行分期得到分期结果； 所述图神经网络包括输入层、图卷积层、图注意力层、池化层、输出层，所述图数据依次经过输入层、图卷积层、图注意力层、池化层和输出层； 所述图卷积层对图数据中的节点和边的权重进行卷积得到不同位置和不同层级之间的特征信息；所述特征信息通过图注意力层进行特征权重排序，得到重要的节点特征和边特征；所述节点特征与边特征输至池化层； 所述池化层采用可微分池化，所述可微分池化将各个节点特征进行聚合得到图特征，所述图特征输至输出层； 所述输出层为多层感知机，多层感知机通过识别深静脉血栓图结构的特征判断深静脉血栓的时期； 所述多层感知机为训练好的多层感知机，通过获取不同时期的深静脉血栓影像，再将不同时期的深静脉血栓影像转换为不同时期的图结构数据，多层感知机通过所述不同时期的图结构数据进行形态特征与空间层级特征训练得到训练好的多层感知机。

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