复旦大学余锦华获国家专利权
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龙图腾网获悉复旦大学申请的专利基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置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：CN115375649B 。
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：202210998464.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置是由余锦华;张师威;倪伟;肖炜平;顾宇翔设计研发完成，并于2022-08-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置，先使用神经网络对患者DSA影像进行血管检测，并记录血管开始和结束显影所在帧数；将血管开始和结束显影所在帧数除以DSA采样帧率，得到所检测到血管开始和结束显影的时间点，通过计算得到时间特征；由于多帧DSA影像可通过取每个像素点在时间轴上最小像素值可合成最小强度图，对时间特征对应的DSA影像合成相应的最小强度图，并使用时间特征进行加权，得到时间增强最小强度图；对时间增强最小强度图通过计算得到时间增强影像组学特征，通过机器学习的方法构建动静脉畸形分级预测模型。该方法及装置能够准确、简便地评估动静脉畸形的高低等级。
本发明授权基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于时间增强影像组学的动静脉畸形分级方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，使用卷积神经网络对患者DSA影像进行血管检测，并记录血管开始显影和结束显影所在帧数； 步骤S2，基于所述血管开始显影和结束显影所在帧数以及DSA采样帧率，计算得到血管开始显影和结束显影时间点； 步骤S3，基于所述血管开始显影和结束显影时间点计算得到血管显影的时间特征； 步骤S4，将所述时间特征对应的多帧所述DSA影像合成最小强度图，并使用所述时间特征对所述最小强度图进行加权，得到时间增强最小强度图； 步骤S5，对所述时间增强最小强度图进行影像组学特征提取； 步骤S6，基于所述影像组学特征以及所述时间特征，通过机器学习方法构建动静脉畸形分级预测模型，用于对动静脉畸形等级进行高低级别评估。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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