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龙图腾网获悉同心智医科技(北京)有限公司申请的专利基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法及装置、存储介质、电子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：CN115496719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211147064.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法及装置、存储介质、电子装置是由刘伟奇;马学升;陈金钢;徐鹏;赵友源;陈磊;龚哲晰设计研发完成，并于2022-09-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法及装置、存储介质、电子装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法及装置、存储介质、电子装置，其中所述方法包括获取CT或者CTA图像，裁剪提取得到图像补丁，所述CT或者CTA图像中包括腹主动脉瘤数据；输入所述图像补丁到预设图像分类模型，得到所述图像补丁中腹主动脉区域的分类结果，所述预设图像分类模型为使用多组数据通过卷积神经网络训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：腹主动脉瘤数据以及所述腹主动脉瘤数据对应的病灶区域标签；以及对所述腹主动脉区域的分类结果进行分割处理，得到腹主动脉直径测量值以作为腹主动脉瘤识别结果。通过本申请实现了自动化、准确识别腹主动脉瘤，提高了诊断效率。

本发明授权基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法及装置、存储介质、电子装置在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的腹主动脉瘤识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取CT或者CTA图像，裁剪提取得到图像补丁，所述CT或者CTA图像中包括腹主动脉瘤数据，包括： 获取所述CT或者CTA图像的并调整为预设大小的图像； 通过预设大小的窗口对所述CT或者CTA图像进行扫描，从图像中裁剪得到图像补丁； 提取所述图像补丁之后，将所述图像补丁划分至少包括如下之一的区域：腹部内区、主动脉、身体边界、骨骼； 输入所述图像补丁到预设图像分类模型，得到所述图像补丁中腹主动脉区域的分类结果，所述预设图像分类模型为使用多组数据通过卷积神经网络训练得出的，多组数据中的每组数据均包括：腹主动脉瘤数据以及所述腹主动脉瘤数据对应的病灶区域标签；以及 对所述腹主动脉区域的分类结果进行分割处理，得到腹主动脉直径测量值以作为腹主动脉瘤识别结果，包括： 基于OpenCV库的霍夫圆检测算法，对所述腹主动脉区域的分类结果进行分割处理， 测量分割处理结果，得到腹主动脉直径测量值； 得到腹主动脉直径测量值以作为腹主动脉瘤识别结果之后，还包括 如果测量得到的直径小于24像素，输出以毫米为单位的准确直径以及第一腹主动脉瘤风险评估结果； 如果测量得到的直径大于24像素而小于40像素，输出以毫米为单位的准确直径以及第二腹主动脉瘤风险评估结果； 如果测量得到的直径超过40像素，输出以毫米为单位的准确直径以及第三腹主动脉瘤风险评估结果； 所述预设图像分类模型还包括：3DResNet卷积神经网络，用于对所述图像补丁进行不同腹部区域三维分类， 对于三维分类数据训练集，将每次扫描结果分为无腹主动脉瘤级或者腹主动脉瘤级； 在每次扫描中，都以主动脉的颅内左肾动脉开端的轴向位置为定位点，之后在训练中使用该定位点自动提取标准化大小的亚体积； 或者， 对于三维分类数据训练集，使用分层的五倍交叉验证法。

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