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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)申请的专利脑血管识别模型构建方法及网络构建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：CN116935164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202310940161.8，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权脑血管识别模型构建方法及网络构建方法是由马婷;施鹏程;叶辰飞设计研发完成，并于2023-07-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑血管识别模型构建方法及网络构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种脑血管识别模型构建方法及网络构建方法，适用于神经科学和临床医疗领域的磁共振图像处理与分析。该方法包括获取脑血管的磁共振图像训练数据，输入至基于深度学习分割框架构建的初始识别模型进行训练，以得到能输出各解剖区域预测结果的目标识别模型。本发明实现了磁共振图像中不同解剖区域脑血管信息的精准提取、整合和识别，能够有效解决各解剖区域对应结构间的包容和排除关系问题，精确分割出图像中脑血管的各类结构区域。在处理分割模型输出的预测结果后，进一步解析脑血管网络的节点和边，并将血管形态特征、解剖区域、网络层次结构和血流方向等信息作为图属性嵌入，以形成脑血管信息图。

本发明授权脑血管识别模型构建方法及网络构建方法在权利要求书中公布了：1.一种脑血管识别模型构建方法，其特征在于，包括： 获取训练数据，所述训练数据包括磁共振图像，所述磁共振图像中包括脑血管的各解剖区域； 将所述训练数据输入至基于nnU-Net框架构建的初始识别模型中进行训练，得到目标识别模型，所述目标识别模型用于输出所述磁共振图像中各所述解剖区域的预测结果，所述预测结果用于表征各所述解剖区域的位置信息及类别，所述nnU-Net框架中嵌入图神经网络，所述图神经网络用于识别脑血管中各所述解剖区域的结构关系； 根据所述预测结果创建脑血管的网络结构，所述网络结构用于表征磁共振图像中脑血管的结构信息； 所述初始识别模型以及所述目标识别模型包括编码器模块和解码器模块，所述编码器模块和所述解码器模块中嵌入图神经网络， 则将所述训练数据输入基于nnU-Net框架构建的初始识别模型中进行训练，得到目标识别模型的步骤包括： 将所述训练数据输入至所述编码器模块，对所述训练数据中的各解剖区域的特征进行提取，输出下采样结果； 将所述下采样结果输入至所述解码器模块，对所述下采样结果进行特征整合，输出多个预测结果； 根据所述预测结果，确定所述预测结果对应的损失函数，所述损失函数对所述初始识别模型进行参数更新，得到所述目标识别模型； 所述损失函数包括二叉拓扑交互损失、交叉熵损失及相似度损失，则所述根据所述预测结果，确定所述预测结果对应的损失函数包括： 基于二叉拓扑交互模块，对所述预测结果中各解剖区域的结构关系进行编码，得到关键像素图； 将所述关键像素图与配置的分割标准图进行点乘，确定对应的点乘结果为第一损失值； 将所述预测结果与所述关键像素图进行点乘，确定对应的点乘结果为第二损失值； 对所述第一损失值和所述第二损失进行融合，确定融合结果为二叉拓扑交互损失； 将所述二叉拓扑交互损失、所述交叉熵损失及相似度损失进行融合，确定融合结果为所述预测结果对应的损失函数。

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