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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及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：CN118981985B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202411066013.9，技术领域涉及：G06F30/28；该发明授权一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及系统是由万明习;梁美玲;刘嘉程;王浩;褚寒冰;姜力元;苏晓;马瑾萱;安诗哲设计研发完成，并于2024-08-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及系统，属于超声医学图像处理技术领域，该方法根据目标对象的超声超分辨血管结构图和血流速度图，提取血管边界的几何特征和血管内的时序下空间坐标点集合构成坐标数据集，将高分辨率瞬时速度矢量与血流动力学模拟值进行数据同化并构建辅助数据集；构建物理信息神经网络，将坐标数据集和辅助数据集作为训练数据集，对物理信息神经网络进行迭代训练，迭代优化后得到估计超分辨血流速度场和压力场的物理信息神经网络的最优模型，根据物理信息神经网络的最优模型预测瞬时超分辨率血流速度场和压力场，而无需其它约束条件；该方法本解决了超声超分辨成像过程中，估计速度场的时间和空间分辨率低的问题，实现快速超时空分辨率血流速度场和压力场的计算。

本发明授权一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种超时空分辨率血流速度场和压力场分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、根据目标对象的超声超分辨血管结构图和血流速度图，提取血管边界的几何特征和血管内的时序下空间坐标点集合构成坐标数据集； 根据血流速度图获取高分辨率瞬时速度矢量，将高分辨率瞬时速度矢量与血流动力学模拟值进行数据同化并构建辅助数据集； 步骤2、构建物理信息神经网络，根据物理残差网络的均方误差、血管内速度矢量及其预测值的均方误差构建物理残差网络和数据驱动对应的损失函数项，根据血管边界的几何特征提取边界位置点的给定速度及其预测值的均方误差构建损失函数的边界条件项； 步骤3、将坐标数据集和辅助数据集作为训练数据集，对物理信息神经网络进行迭代训练，迭代优化后得到估计超分辨血流速度场和压力场的物理信息神经网络的最优模型，根据物理信息神经网络的最优模型预测瞬时超分辨率血流速度场和压力场。

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西安交通大学，其通讯地址为：710049 陕西省西安市碑林区咸宁西路28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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