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龙图腾网获悉成都众影医疗科技有限公司申请的专利一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析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：CN120259315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202510748584.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法是由虞皓佳;邱丽钊;朱雨轩;魏钰晨设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像处理领域，其涉及一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，包括获取原始颈动脉的磁共振图像；交互式指定初始层面中颈动脉血管中心位置，并以此为中心定义感兴趣区域；利用分割模型对感兴趣区域进行颈动脉壁分割；采用血管斑块分类模型对颈动脉壁进行组织分类；检测颈动脉壁内外壁轮廓并计算血管中心位置；通过LSTM网络预测下一层面颈动脉壁的感兴趣区域；重复步骤，完成多层面的颈动脉壁分割与分析，本发明在用户确认初始条件后，能够通过深度学习模型自动预测和分割其他层面的大部分颈动脉壁区域，减少了手动干预的需求，同时保证分割结果的精度与一致性，大幅提升了临床应用中的效率。

本发明授权一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习模型的交互式MR图像颈动脉分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取原始颈动脉的磁共振图像； S2、交互式指定初始层面中颈动脉血管中心位置，并以此为中心定义感兴趣区域； S3、利用分割模型对感兴趣区域进行颈动脉壁分割； S4、采用血管斑块分类模型对颈动脉壁进行组织分类； S5、检测颈动脉壁内外壁轮廓并计算血管中心位置； S6、通过LSTM网络预测下一层面颈动脉壁的感兴趣区域的血管中心位置； 所述S6包括以下子步骤： S601、当层面序号n≤N时，直接使用初始层面中心点P1作为血管中心位置； S602、当层面序号nN时，基于前N个层面中归一化的颈动脉血管中心坐标、内外壁斜率和内外壁距离特征，输入至LSTM网络； S603、利用LSTM网络预测第n+1层面的血管中心位置Pn+1； 其中N表示层面的个数为常数，n表示层面序号； S7、根据S6预测的Pn+1，以其为中心重新定义感兴趣区域，重复步骤S3至S6，完成多层面的颈动脉壁分割与分析。

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