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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第一医学中心申请的专利基于深度学习的血管栓塞识别方法及相关设备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：CN119850586B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202510021671.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的血管栓塞识别方法及相关设备是由张翠娟;杜明华;张丽萍;白杨;景笛设计研发完成，并于2025-01-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的血管栓塞识别方法及相关设备在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的血管栓塞识别方法，包括根据腹主动脉血管图像和训练好的第一模型，得到待识别腹部医学影像的种子点，将种子点利用GrowCut算法对影像中的肠系膜动脉区域进行半自动分割，提取肠系膜动脉区域的影像，对肠系膜动脉区域的影像利用VTK平台，对肠系膜动脉区域的影像划定动脉血管中心线，将划定动脉血管中心线的肠系膜动脉区域的影像输入第二模型中，确定待识别腹部医学影像中是否存在血栓以及血栓的位置。本发明能够更全面地捕捉急性肠系膜上动脉血栓的影响因素，筛选出相关性较强的预测因子，准确识别到CT影像上的肠系膜上动脉血栓，增强了模型的预测能力。本发明还涉及一种设备和存储介质。

本发明授权基于深度学习的血管栓塞识别方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的血管栓塞识别方法，其特征在于，所述方法包括： 提取待识别腹部医学影像中的区域图像，所述区域图像为腹主动脉血管图像； 根据所述腹主动脉血管图像和训练好的第一模型，得到所述待识别腹部医学影像的种子点，所述第一模型是基于Unet网络构建的，并利用腹部医学样本影像集对Unet网络训练得到的，所述种子点是所述待识别腹部医学影像中腹主动脉像素中的像素点； 将所述种子点利用GrowCut算法对所述区域图像中肠系膜动脉区域进行半自动分割，提取肠系膜动脉区域的影像； 对所述肠系膜动脉区域的影像利用VTK平台，对所述肠系膜动脉区域的影像划定动脉血管中心线，其中VTK平台是用于三维计算机图形学的应用程序； 将划定动脉血管中心线的所述肠系膜动脉区域的影像输入第二模型中，确定所述待识别腹部医学影像中是否存在血栓以及血栓的位置，所述第二模型基于SVM分类器建立的，用于根据正常血管影像特征和血栓血管影像特征，判断是否存在血栓； 所述根据所述腹主动脉血管图像和训练好的第一模型，得到所述待识别腹部医学影像的种子点，具体包括： 将所述腹主动脉血管图像输入训练好的第一模型，得到所述腹主动脉血管图像中腹主动脉对应像素点； 基于所述腹主动脉血管图像中腹主动脉对应像素点，确定所述待识别腹部医学影像的种子点； 所述基于所述腹主动脉血管图像中腹主动脉对应像素点，确定所述待识别腹部医学影像的种子点，具体包括： 根据所述腹主动脉血管图像中各像素点的位置，确定滑动窗口范围； 遍历在所述滑动窗口范围内的像素点，得到所述滑动窗口范围内像素值的平均值； 根据所有所述滑动窗口范围内像素值的平均值，确定所述腹主动脉血管图像中的原始种子点； 计算所述腹主动脉血管图像中各像素点与所述原始种子点的加权距离； 根据所述腹主动脉血管图像中各像素点的像素值、以及各像素点与所述原始种子点的加权距离、最大加权距离和最小加权距离，确定所述待识别腹部医学影像的种子点。

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中国人民解放军总医院第一医学中心，其通讯地址为：100853 北京市海淀区复兴路28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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