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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利深度学习分割模型的训练方法和血管图像分割方法及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：CN119206225B 。

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：202411340059.5，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权深度学习分割模型的训练方法和血管图像分割方法及装置是由涂圣贤;陈彦凯;李冠宇设计研发完成，并于2024-09-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本深度学习分割模型的训练方法和血管图像分割方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种深度学习分割模型的训练方法，包括：获取包含感兴趣血管段的三维血管图像；通过待训练的深度学习分割模型对三维血管图像进行处理，获得中膜分割结果图像和内膜分割结果图像；根据中膜分割结果标签、内膜分割结果标签、中膜分割结果图像和内膜分割结果图像确定损失函数，对待训练的深度学习分割模型进行参数更新，得到训练完成的深度学习分割模型；其中，深度学习分割模型的中膜分割器和内膜分割器采用交叉注意力机制对三维血管图像分割，得到中膜分割结果图像和内膜分割结果图像。本发明通过上述方法能准确分割血管内膜和中膜。本发明还公开了深度学习分割模型的训练装置、血管图像分割方法及装置、电子设备和可读存储介质。

本发明授权深度学习分割模型的训练方法和血管图像分割方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种深度学习分割模型的训练方法，其特征在于，所述深度学习分割模型包括中膜分割器和内膜分割器，所述中膜分割器用于分割出中膜分割结果图像，所述内膜分割器用于分割出内膜分割结果图像，所述训练方法包括： 获取包含感兴趣血管段的三维血管图像；获取标注好的所述感兴趣血管段的中膜分割结果标签和内膜分割结果标签； 通过待训练的所述深度学习分割模型对包含所述感兴趣血管段的所述三维血管图像进行处理，获得所述中膜分割结果图像和所述内膜分割结果图像； 根据所述感兴趣血管段的所述中膜分割结果标签、所述内膜分割结果标签、所述中膜分割结果图像和所述内膜分割结果图像确定损失函数； 根据包含所述感兴趣血管段的所述三维血管图像、所述中膜分割结果图像、所述内膜分割结果图像、所述中膜分割结果标签、所述内膜分割结果标签和所述损失函数对待训练的所述深度学习分割模型进行参数更新，直至待训练的所述深度学习分割模型满足预设训练条件，得到训练完成的所述深度学习分割模型； 其中，所述中膜分割器和所述内膜分割器采用交叉注意力机制对包含所述感兴趣血管段的所述三维血管图像进行分割，得到所述中膜分割结果图像和所述内膜分割结果图像； 所述损失函数包括交叉熵损失函数、Dice损失函数和一致性损失函数； 所述一致性损失函数通过以下方式获得： 根据所述中膜分割结果图像通过软骨架提取方法获取所述中膜分割结果图像的中膜骨架化结果数据，根据所述内膜分割结果图像通过所述软骨架提取方法获取所述内膜分割结果图像的内膜骨架化结果数据； 根据所述中膜骨架化结果数据和所述内膜骨架化结果数据确定所述一致性损失函数。

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