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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种肺动脉内径检测方法、系统、电子设备及存储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：CN116740353B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202310700592.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种肺动脉内径检测方法、系统、电子设备及存储介质是由柴润祺;朱青华;柴森春;崔灵果;张楠;朱恩军设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种肺动脉内径检测方法、系统、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种肺动脉内径检测方法、系统、电子设备及存储介质，涉及语义分割技术领域，方法基于联邦学习系统实现；联邦学习系统包括：密钥生成中心、中央云端服务器和客户端集合；密钥生成中心和客户端集合均与中央云端服务器连接，密钥生成中心与客户端集合连接；客户端集合包括N个客户端；对于任一个客户端，肺动脉内径检测方法包括：获取目标图像；目标图像为待检测肺部CT图像；将目标图像输入至肺动脉识别模型中，得到目标肺动脉图像；肺动脉识别模型是利用联邦学习系统，基于U‑Net网络结构和训练数据集确定的；根据目标肺动脉图像确定目标图像中肺动脉的内径。本发明提高了肺动脉内径的检测精度和医学影像数据的隐私性。

本发明授权一种肺动脉内径检测方法、系统、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种肺动脉内径检测方法，其特征在于，所述方法基于联邦学习系统实现；所述联邦学习系统包括：密钥生成中心、中央云端服务器和客户端集合；所述密钥生成中心和所述客户端集合均与中央云端服务器连接，所述密钥生成中心与所述客户端集合连接；所述客户端集合包括N个客户端；N1； 对于任一个所述客户端，肺动脉内径检测方法包括： 获取目标图像；所述目标图像为待检测肺部CT图像； 将所述目标图像输入至肺动脉识别模型中，得到目标肺动脉图像；所述肺动脉识别模型是利用所述联邦学习系统，基于U-Net网络结构和训练数据集确定的；所述训练数据集包括多张带有肺动脉标签的训练用肺部CT图像； 根据所述目标肺动脉图像确定所述目标图像中肺动脉的内径； 所述联邦学习系统对U-Net网络结构进行训练，得到所述肺动脉识别模型的过程，具体包括： 当第t-1次训练的损失函数值大于预设阈值时：所述中央云端服务器用于： 获取所述训练数据集，并将所述训练数据集发送至各所述客户端； 接收所有所述客户端的第t次训练的梯度向量、所述密钥生成中心利用密钥生成算法生成的第t次训练的密钥向量和所有所述客户端的第t次训练的密文；各所述客户端的第t次训练的梯度向量是各所述客户端利用所述训练数据集对第t-1次训练后的U-Net网络结构进行第t次训练后确定的；各所述客户端的第t次训练的密文是各所述客户端利用加密算法，基于对应的客户端第t次训练的梯度向量和第t次训练的密钥向量得到的；其中，当t=1时，第t-1次训练后的U-Net网络结构为初始U-Net网络结构； 基于所有所述客户端的第t次训练的梯度向量、所述密钥生成中心利用密钥生成算法生成的第t次训练的密钥向量和所有所述客户端的第t次训练的密文，确定第t次训练的全局密文，并将第t次训练的全局密文发送至各所述客户端； 在收到第t次训练的全局密文之后，各所述客户端均用于： 利用解密算法，基于第t次训练的密钥向量，对第t次训练的全局密文进行解密，得到第t次训练的解密后的全局梯度； 基于所述训练数据集计算第t次训练后的U-Net网络结构的损失函数值，并判断第t次训练后的U-Net网络结构的损失函数值是否大于所述预设阈值； 若是，则基于第t次训练的解密后的全局梯度和所述训练数据集对第t次训练后的U-Net网络结构进行第t+1次训练，确定第t+1次训练的梯度向量，利用加密算法，基于第t+1次训练的梯度向量和第t+1次训练的密钥向量确定第t+1次训练的密文，将t更新为t+1，并返回“接收所有所述客户端的第t次训练的梯度向量、所述密钥生成中心利用密钥生成算法生成的第t次训练的密钥向量和所有所述客户端的第t次训练的密文”； 若否，则将第t次训练后的U-Net网络结构确定为肺动脉识别模型。

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