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龙图腾网获悉淮安市第一人民医院(淮安市第一红十字医院)申请的专利基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置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：CN119810050B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202411860989.3，技术领域涉及：G06F16/50；该发明授权基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质是由杨薇;张曼;李翔;王得恩;徐明设计研发完成，并于2024-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质，适用于对超声心动图的主动脉瓣反流程度半定量评估。方法包括对胸骨旁长轴二维图像和彩色多普勒图像进行预处理与标注，训练关键点预测模型和主动脉瓣预测模型。通过胸骨旁长轴二维图像获取左室流出道上下关键点位置，并通过彩色多普勒图像获取主动脉瓣位置信息。根据关键点的欧式距离计算左室流出道宽度，并裁剪反流区域以提取异常轮廓，获取反流束宽度及缩流颈宽度，最终依据反流程度分级标准推断反流程度。该方法实现了主动脉瓣反流程度的半自动评估，提高了诊断效率、准确性和重复性。

本发明授权基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的主动脉瓣反流程度评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：对胸骨旁长轴二维图像进行图像预处理及图像标注，得到胸骨旁长轴二维数据集PLAX-2D；对胸骨旁长轴彩色多普勒图像进行图像预处理及图像标注，得到胸骨旁长轴彩色多普勒数据集PLAX-CDFI； 步骤2：使用数据集PLAX-2D训练YOLOv11模型，利用训练好的模型对目标患者胸骨旁长轴二维图像进行关键点特征提取，用于获取左室流出道上下两个关键点位置；计算左室流出道上下关键点的欧式距离，根据欧式距离计算图上距离，获得左室流出道宽度； 步骤3：使用数据集PLAX-CDFI训练Unet++模型，利用训练好的模型对目标患者胸骨旁长轴彩色多普勒图像提取主动脉瓣特征，用于输出主动脉瓣位置信息；对主动脉瓣位置信息反流区域进行处理，提取反流异常区域轮廓，再提取缩流颈宽度上下轮廓点，计算缩流颈宽度和反流束宽度； 步骤4：根据目标患者左室流出道宽度、缩流颈宽度和反流束宽度判断目标患者心脏瓣膜反流严重程度。

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淮安市第一人民医院(淮安市第一红十字医院)，其通讯地址为：223399 江苏省淮安市淮阴区黄河西路1号；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”。

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