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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京安贞医院申请的专利肺动脉高压病变人工智能预测方法和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：CN119810525B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411864580.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权肺动脉高压病变人工智能预测方法和装置是由刘东婷;韩菲;柴森春;谢洪燕;张楠;刘家祎;温兆赢;柴润祺设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本肺动脉高压病变人工智能预测方法和装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种肺动脉高压病变人工智能预测方法和装置。根据本发明的基于肺动脉CTA成像的肺动脉高压病变人工智能预测方法包括：第一步骤：获取患者肺动脉CTA影像；第二步骤：利用卷积神经网络对患者肺动脉CTA影像进行分割，得到多种子结构分割结果；第三步骤：根据结构分割结果获取形态学参数；第四步骤：根据获取的形态学参数利用机器学习构建二分类模型；第五步骤：利用二分类模型预测患者是否患有肺动脉高压。

本发明授权肺动脉高压病变人工智能预测方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于肺动脉CTA成像的肺动脉高压病变人工智能预测方法，其特征在于包括： 第一步骤：获取患者肺动脉CTA影像； 第二步骤：利用卷积神经网络对患者肺动脉CTA影像进行分割，得到多种子结构分割结果； 第三步骤：根据结构分割结果获取形态学参数； 第四步骤：根据获取的形态学参数利用机器学习构建二分类模型； 第五步骤：利用二分类模型预测患者是否患有肺动脉高压； 其中，卷积神经网络采用改进后的2D-Unet网络，并且在2D-Unet网络的基础上引入注意力机制，利用加性注意力引入相邻层图像的信息；在注意力机制中，首先通过加性融合待分割图像和其下层图像以提取相邻层信息，然后通过卷积操作得到特征图，接着通过Sigmoid激活函数得到注意力的权重矩阵，最后将权重矩阵与待分割图像进行逐像素乘积得到加权后的待分割图像，作为2D-Unet输入的图像； 而且其中，利用成像设备获取患者的肺动脉CTA影像，使得患者肺动脉CTA影像包含患者的心房、心室、肺动脉和上、下腔静脉的结构；形态学参数包括：右心室与左心室的直径比、左肺动脉直径、左肺动脉周长、左肺动脉面积、右肺动脉直径、右肺动脉周长、右肺动脉面积、上腔静脉长轴直径、上腔静脉周长、上腔静脉面积、下腔静脉长轴直径、下腔静脉周长、下腔静脉面积。

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