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龙图腾网获悉深圳科亚医疗科技有限公司申请的专利由医学图像进行联合生理状况估计的系统和方法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：CN114711730B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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：202210002644.9，技术领域涉及：A61B5/02；该发明授权由医学图像进行联合生理状况估计的系统和方法是由孔斌;尹游兵;王昕;陆易;杨皓宇;白军杰;宋麒设计研发完成，并于2022-01-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本由医学图像进行联合生理状况估计的系统和方法在说明书摘要公布了：本公开涉及一种由医学图像进行联合异常检测和生理状况估计的系统和方法。所述方法可以包括经由至少一个处理器接收由图像获取装置获取的医学图像。所述医学图像包括解剖结构。所述方法可以进一步包括，经由所述至少一个处理器，基于所述医学图像应用联合学习模型来联合地确定所述解剖结构的异常状况连同生理参数。所述联合学习模型满足在所述异常状况与所述生理参数之间的预定约束关系。如此，能够基于包含血管的医学图像，利用联合学习模型，联合地预测解剖结构上的血管异常连同功能性的生理参数，且显著提升血管异常的预测结果和血管的生理参数的预测结果之间的一致性。

本发明授权由医学图像进行联合生理状况估计的系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种由医学图像进行联合生理状况估计的方法，包括： 经由至少一个处理器，接收由图像获取装置获取的医学图像，其中，所述医学图像包括解剖结构；以及 经由所述至少一个处理器，基于所述医学图像应用联合学习模型来联合地确定所述解剖结构的异常状况连同生理参数，其中，所述联合学习模型满足在所述异常状况与所述生理参数之间的预定约束关系； 所述解剖结构包括血管，所述血管的异常状况包括沿着所述血管的中心线的至少一个位置的异常蒙版、异常的代表性坐标、异常的类型、异常的位置和异常的尺寸中的至少一种； 所述联合学习模型包括： 联合特征提取部，其配置为基于所述医学图像提取联合特征，所述联合特征包括沿着所述血管的中心线的至少一个位置的特征的序列，各个位置的对应特征包括人工设计特征、原始图像、自主学习特征或者血管蒙版中的至少一种； 异常检测部，其被配置为沿着所述血管的中心线的各个位置检测该位置处是否发生异常； 生理参数预测部，其配置为针对各个位置，预测该位置的血管功能参数相较上游邻近位置的变化值，具体包括：基于所述联合特征预测该位置处的所述血管功能参数相较上游邻近位置的初始变化值；对所述初始变化值进行第一调节以获得中间变化值，使得所述中间变化值落入所述血管功能参数的预定范围；以及基于异常发生位置对第一调节后所得的中间变化值进行第二调节以获得所述变化值，使得异常发生位置与第二调节后所得的所述变化值之间满足所述预定约束关系；对该位置上游的变化值进行聚合，从而确定该位置处的所述血管功能参数。

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