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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种主动脉夹层边界确定方法、系统、电子设备及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：CN116797790B 。

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：202310702985.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种主动脉夹层边界确定方法、系统、电子设备及介质是由崔灵果;李博涛;柴森春;朱恩军;张楠设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主动脉夹层边界确定方法、系统、电子设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种主动脉夹层边界确定方法、系统、电子设备及介质，涉及图像分割领域，方法包括：获取待确定主动脉夹层边界的CTA图像；对待确定主动脉夹层边界的CTA图像进行预处理，得到预处理后的主动脉CTA图像；利用主动脉夹层边界分割模型确定所述预处理后的主动脉CTA图像的主动脉夹层边界。本发明提高了主动脉夹层边界分割的精度。

本发明授权一种主动脉夹层边界确定方法、系统、电子设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种主动脉夹层边界确定方法，其特征在于，包括： 获取主动脉CTA图像；所述主动脉CTA图像为待确定主动脉夹层边界的CTA图像； 对所述主动脉CTA图像进行预处理，得到预处理后的主动脉CTA图像；所述预处理后的主动脉CTA图像为具有半包络线的主动脉CTA增强图像；所述半包络线为所述主动脉CTA图像中肺动脉对主动脉的半包络线； 利用主动脉夹层边界分割模型确定所述预处理后的主动脉CTA图像的主动脉夹层边界；其中，所述主动脉夹层边界分割模型是基于L-BFGS算法，利用第一训练数据集对空洞密集Y型网络进行训练得到的；所述第一训练数据集包括已标注主动脉夹层真实边界的历史主动脉CTA图像；所述空洞密集Y型网络包括第一编码器、第二编码器、特征融合模块和解码器；所述第一编码器和所述第二编码器均与所述特征融合模块连接；所述第一编码器、所述第二编码器和所述特征融合模块均与所述解码器连接；所述第一编码器为利用第二训练数据集对DenseNet网络进行训练得到的；所述第二训练数据集为在ImageNet数据集中获取的历史主动脉CTA图像；所述第二编码器为由四个改进后的DenseBlock层和一个空洞空间金字塔池化模块构成的级联结构，其中，所述改进后的DenseBlock层为在DenseBlock层中的标准卷积层后依次连接两个空洞卷积层；所述解码器包括多个改进的上采样模块；所述改进的上采样模块为将U-Net网络的上采样模块的第二个标准卷积层替换为所述改进后的DenseBlock层得到的。

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