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龙图腾网获悉复旦大学附属中山医院申请的专利一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法及配准网络和模型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：CN120088434B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510032280.2，技术领域涉及：G06T19/00；该发明授权一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法及配准网络和模型是由戴辰晨;朱磊;吴东设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法及配准网络和模型在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法及配准网络和模型。该方法包括：采集术前CT增强图像及其对应的术中平扫图像，对术中血管进行人工标记；多粒度感知配准网络的构建及训练，实现术前增强图像与术中图像的配准；使用nn‑Unet的网络架构识别图像内血管的分布情况，将分割网络以及配准网络的特征编码器进行共享；将训练好的网络进行部署，为手术中的实时图像配准作准备；输出模型结果辅助医生决策。本发明在无需使用造影剂增强的情况下，仅根据术前增强图像的配准，能够清晰显示穿刺路径中血管情况，并给予安全距离提醒，具有节省时间、降低出血风险、简单实用的优点。

本发明授权一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法及配准网络和模型在权利要求书中公布了：1.一种基于虚拟血管增强的CT引导下穿刺术中导航、预警方法，其特征在于，包括如下步骤： 1采集术前CT增强图像及其对应的术中CT平扫图像，对术中血管进行人工标记，生成反映血管分布的分割掩码，并用此掩码训练血管分割网络； 2构建多粒度感知配准网络，所述网络包括： 基于VisionTransformer的PVT编码器，用于提取术前增强图像与术中平扫图像的多尺度特征； 多粒度感知配准解码器，所述解码器包含多个WCE-Attention模块； 3使用nn-Unet架构训练血管分割网络，并将nn-Unet的编码器参数与所述PVT编码器参数共享； 4将训练好的网络部署于术中实时配准系统； 5将术中平扫图像与术前增强图像输入所述网络，实现配准并以彩色高亮方式显示血管，辅助医生决策， 所述WCE-Attention模块负责构建增强图像特征以及平扫图像特征的空间相关性，对于输入的两个不同特征层以及，首先将其输入到一层相关性层correlationlayer之中，该相关性层将以及沿通道方向进行级联，并采用一个MLP将二者特征进行融合，得到，而后，将沿通道方向进行级联并通过一层3x3的巻积层，得到相关性特征，将其送入一层LayerNorm进行归一化处理，而后，将其分别送入到3个不同窗口大小的窗口池化模块中，以窗口大小为3x3的窗口池化模块为例，该模块包含了一个窗口大小为3x3最大池化层max-poolinglayer，其将输入特征拆分为多个空间尺寸为3x3的窗口并将窗口聚合成对应的特征向量以捕捉不同空间位置的特征信息，相同地，对于5x5以及7x7的窗口池化模块，同样聚合得到对应的特征向量以及，随后，对于相邻的聚合特征以及，将其输入到一层交叉注意力层cross-attention之中，将二者进行特征融合，得到特征，相同地，对于相邻的聚合特征以及，也采用交叉注意力层将两者进行特征交互融合，得到特征，随后，再次利用一个交叉注意力层将交互后的特征以及进行融合，得到融合了不同粒度信息的特征，为加强网络的特征提取能力，采用残差连接，将相关性特征以及进行连接，并送入到一层MLP之中，得到最终的交互特征。

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复旦大学附属中山医院，其通讯地址为：200032 上海市徐汇区枫林路180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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