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龙图腾网获悉北京安德医智科技有限公司申请的专利血管狭窄率预测方法、预测模型和预测系统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：CN119559147B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411688251.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权血管狭窄率预测方法、预测模型和预测系统是由付鹤;刘盼;张栗源;刘思强;王璐设计研发完成，并于2024-11-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本血管狭窄率预测方法、预测模型和预测系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种血管狭窄率预测方法、预测模型和预测系统，其中，方法包括获取血管造影影像，对血管造影影像进行血管分割处理，得到血管分割图；然后将血管分割图作为预先训练的基于深度学习的血管狭窄率预测模型的输入，通过预测模型进行预测后输出血管狭窄率分布图，其中，血管狭窄率分布图包括多个第一像素。该预测模型、方法和系统将深度学习技术与临床医学相结合，通过深度学习技术将血管的狭窄情况准确的计算出来，能够适应于不同质量的医学影像，其预测速度快、预测结果准确且具有一致性，保持了医生诊断的规范和标准，并解决了深度学习可解释性差的缺点，是一种准确高的血管狭窄率预测方法。

本发明授权血管狭窄率预测方法、预测模型和预测系统在权利要求书中公布了：1.一种血管狭窄率预测方法，其特征在于，血管狭窄率预测方法包括： 获取血管造影影像；其中，所述血管造影影像包括磁共振血管造影和或计算机断层扫描血管造影； 对血管造影影像进行血管分割处理，得到血管分割图； 将所述血管分割图作为预先训练的血管狭窄率预测模型的输入，输出血管狭窄率分布图；其中，血管狭窄率分布图包括多个第一像素； 其中，所述血管狭窄率预测模型的训练集包括血管分割图和与之匹配的第一血管狭窄率分布图，且采用3DU-net卷积神经网络模型作为骨干网络，采用训练集对3DU-net卷积神经网络模型进行训练得到血管狭窄率预测模型的具体方法包括： 数据预处理过程：采用数据切割方法对血管分割图和与之匹配的第一血管狭窄率分布图进行滑动切割处理，得到模型输入尺寸为N×N×N的血管分割子图和血管狭窄率分布子图；其中，N＞0，且N为整数； 编码过程：将血管分割子图和血管狭窄率分布子图作为3DU-net卷积神经网络模型的输入； 采用M×M×M的3D卷积核进行实例归一化处理，并采用带泄露的修正线性单元进行修正处理；其中，步长设定为2，实现下采，并且特征图的数量随下采样的次数翻倍，且网络深度设定为5；M＞0，且M为整数； 解码过程：采用最邻近上采样方式进行上采样，与编码过程进行同级级联，将编码过程和解码过程的卷积结果进行拼接； 输出过程：恢复模型输入尺寸为N×N×N，并采用线性激活函数生成与血管分割图相匹配的狭窄率预测图； 其中，第一血管狭窄率分布图的生成方法包括： 对血管分割图进行血管中线抽取处理，生成血管中线图； 对血管中线图进行优化中线处理，生成优化中线血管图； 对优化中线血管图进行中线序列化处理，生成中线序列化血管图； 对中线序列化血管图进行模拟变径处理，生成模拟变径血管图；其中，模拟变径血管图包括多个第一像素； 对第一像素的各像素值设置为V，得到第一血管狭窄率分布图；其中，所述V为血管狭窄率、血管狭窄率的平方或血管狭窄率的三次方。

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