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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利一种主动脉夹层诊断方法和装置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：CN114343693B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202210010631.6，技术领域涉及：A61B6/03；该发明授权一种主动脉夹层诊断方法和装置是由柴森春;赵鑫;王昭洋;崔灵果;张百海;姚分喜设计研发完成，并于2022-01-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种主动脉夹层诊断方法和装置在说明书摘要公布了：本发明公开一种主动脉夹层诊断方法和装置，对CTA图像和CT平扫图像进行配准，得到病人的主动脉CT平扫图像数据集和与之对应的主动脉CTA图像数据集；对主动脉CTA图像数据集进行主动脉血管中心线提取；对CT平扫图像数据集进行主动脉血管中心线提取；根据CT平扫图像中心线提取结果进行训练，得到基于CT平扫图像的主动脉血管中心线提取模型；根据主动脉血管中心线提取模型对病人的CT平扫图像进行主动脉血管中心线提取；同时根据病人的提取结果和对应的病人标签，对病人进行主动脉夹层辅助诊断。采用本发明的技术方案，解决无法实现基于平扫CT图像提取血管中心线诊断主动脉夹层的问题。

本发明授权一种主动脉夹层诊断方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种主动脉夹层诊断装置，其特征在于，包括： 配准模块，用于基于3DU-Net网络对CTA图像和CT平扫图像进行配准，得到病人的主动脉CT平扫图像数据集和与之对应的主动脉CTA图像数据集； 第一提取模块，用于对所述主动脉CTA图像数据集进行主动脉血管中心线提取； 第二提取模块，用于根据CTA图像中心线提取结果，采用基于豪斯多夫距离的代价函数，通过最小代价路径算法对CT平扫图像数据集进行主动脉血管中心线提取； 训练模块，用于以CT平扫图像中心线提取结果为金标准，对3DU-Net神经网络进行有监督训练，得到基于CT平扫图像的主动脉血管中心线提取模型； 诊断模块，用于根据主动脉血管中心线提取模型对病人的CT平扫图像进行主动脉血管中心线提取；同时根据病人的提取结果和对应的病人标签，对病人进行主动脉夹层辅助诊断；其中，利用主动脉血管边界和中心线的相对位置关系来判断中心线是否异常，进而诊断病人是否患有主动脉夹层； 其中，第二提取模块执行以下过程： 在CTA数据集上标注主动脉种子点，其中在升主动脉、主动脉弓和降主动脉三个位置上应各有一点；在三个种子点基础上应用Dijkstras算法获得最小代价路径，在起始种子点和终止种子点之间寻找使得累积代价最小的路径，其中累积代价被定义为： EC＝∫PCpC′p|dpθ′| 其中，Px表示在位置x处的代价函数值，代价函数定义如下： 其中，∈是一极小的正数，为防止Px值出现奇异，Vx是血管特征值函数，其定义为： Vx＝maxVσα,σmin≤σ≤σmax 其中，RB＝α1α2，β和c是两个参数，α1和α2是图像中点x,y处海森矩阵的特征值，并且满足|α1|≤|α2|,α1≈0；在给定起始种子点后，搜索出所有具备最小代价的路径，最终回溯找到累积代价最小的路径，即血管中心线； 计算粗提取的血管中心线起始点和终止点距离血管边界图像上的欧式距离，若距离某一侧血管边界过近，则在另一侧随机选取起始点做最小代价路径算法进行提取；同时，在提取时在代价函数中增加一项，即 其中，θ表示主动脉血管中心线，θ′表示生成的新路径，||θ-θ′||haus为两条路径间的豪斯多夫距离。

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