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龙图腾网获悉杭州脉流科技有限公司申请的专利基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读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：CN116051826B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202211476674.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读存储介质是由向建平;陆徐洲;鲁伟;何京松设计研发完成，并于2022-11-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读存储介质，方法包括：获得训练数据集，训练数据集包括输入数据集和输出数据集，输入数据集为冠脉DSA影像连续帧序列中序列长度为N的第一连续帧，输出数据集为预先标注有目标血管的、处于第一连续帧中间位置的中间帧；利用训练数据集训练深度学习网络模型：深度学习网络模型包括特征融合器、编码器和解码器，特征融合器对第一连续帧进行特征融合得到三维图像，三维图像依次经过编码器和解码器，解码器的输出连接中间帧；不断训练直至获得训练完成的深度学习网络模型，利用训练完成的深度学习网络模型检测输入冠脉DSA影像连续帧序列，输出目标血管的分割预测图。

本发明授权基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法、计算机设备和可读存储介质在权利要求书中公布了：1.基于DSA影像连续帧序列的冠脉血管分割方法，其特征在于，包括： 获得训练数据集，所述训练数据集包括输入数据集和输出数据集，所述输入数据集为冠脉DSA影像连续帧序列中序列长度为N的第一连续帧，所述输出数据集为预先对DICOM影像标注有目标血管的、处于第一连续帧中间位置的中间帧； 利用所述训练数据集训练深度学习网络模型：所述深度学习网络模型包括第一特征融合器和第二特征融合器、编码器和解码器，将所述第一连续帧按时序划分为（N-M+1）个序列长度为M的第二连续帧；所述第一特征融合器对各个第二连续帧进行特征融合，获得（N-M+1）个融合帧；所述第二特征融合器对各所述融合帧进行特征融合，得到三维图像；所述三维图像依次经过所述编码器和所述解码器，所述解码器的输出连接所述中间帧； 不断训练直至获得训练完成的深度学习网络模型，利用训练完成的深度学习网络模型检测输入冠脉DSA影像连续帧序列，输出目标血管的分割预测图。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人杭州脉流科技有限公司，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市西兴街道阡陌路459号C座C1-501室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。