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龙图腾网获悉深圳睿心智能医疗科技有限公司申请的专利冠脉造影标记点的自动追踪方法、装置、设备及存储介质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：CN115690049B 。

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：202211354919.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权冠脉造影标记点的自动追踪方法、装置、设备及存储介质是由王旭;李璟;马骏;郑凌霄;兰宏志设计研发完成，并于2022-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠脉造影标记点的自动追踪方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于目标追踪技术领域，公开了一种冠脉造影标记点的自动追踪方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标冠脉造影视频，并从目标冠脉造影视频中获取标记帧图像；根据标记帧图像的位置坐标确定目标隐含信息；将目标隐含信息以及标记帧图像输入到训练好的追踪模型，得到标记帧图像中标记点的预测位置坐标以及输出层信息；判断标记帧图像是否为目标冠脉造影视频中的最后一帧图像；若否，则将标记帧图像的下一帧图像作为新的标记帧图像，以及将输出层信息作为新的目标隐含信息来获取新的标记帧图像的预测位置坐标，直至标记帧图像为目标冠脉造影视频中的最后一帧图像为止。能够实现对目标冠脉造影视频中的标记点进行追踪。

本发明授权冠脉造影标记点的自动追踪方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冠脉造影标记点的自动追踪方法，其特征在于，所述冠脉造影标记点的自动追踪方法包括： S1、获取目标冠脉造影视频，并从所述目标冠脉造影视频中获取标记帧图像，其中，所述标记帧图像中标注有标记点的位置坐标； S2、根据所述标记帧图像中标记点的位置坐标确定目标隐含信息； S3、将所述目标隐含信息以及所述标记帧图像输入到训练好的追踪模型，得到所述标记帧图像中标记点的预测位置坐标以及输出层信息； S4、判断所述标记帧图像是否为所述目标冠脉造影视频中的最后一帧图像； S5、若否，则将所述标记帧图像的下一帧图像作为新的标记帧图像，以及将所述输出层信息作为新的目标隐含信息来重复执行步骤S3-S5，直至标记帧图像为所述目标冠脉造影视频中的最后一帧图像为止； 将所述目标隐含信息以及所述标记帧图像输入到训练好的追踪模型之前，还包括： S31、获取冠脉造影视频，其中，所述冠脉造影视频的每一帧图像中均标注有标记点的位置坐标； S32、根据t帧图像的位置坐标确定第一隐含信息； S33、将所述第一隐含信息以及所述冠脉造影视频中的t帧图像输入到追踪模型，得到t帧图像的预测位置坐标以及第二隐含信息； S34、基于所述t帧图像的位置坐标和预测位置坐标，确定预测误差； S35、基于所述预测误差通过反向传播来更新所述追踪模型中的参数； S36、将所述冠脉造影视频中的t+1帧图像作为新的t帧图像以及将所述第二隐含信息作为新的第一隐含信息来重复执行步骤S33-S36，直至预测误差小于预设值，得到训练好的追踪模型； 所述根据所述冠脉造影视频中的t帧图像确定第一隐含信息，包括： 通过MLP网络将所述t帧图像的位置坐标进行升维处理，得到第一隐含信息； 追踪模型包括CNN网络和LSTM网络；其中， 将所述第一隐含信息以及所述冠脉造影视频中的t帧图像输入到追踪模型，得到t帧图像的预测位置坐标以及第二隐含信息，包括： 将所述冠脉造影视频中的t帧图像输入到追踪模型的CNN网络中，得到所述t帧图像的高维特征，其中，所述高维特征中保留了所述t帧图像的空间结构信息； 对所述高维特征进行展平操作得到一维向量之后，将所述一维向量以及所述第一隐含信息输入到所述追踪模型的LSTM网络中，得到t帧图像的预测位置坐标以及第二隐含信息。

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