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龙图腾网获悉浙江大学;杭州晟视科技有限公司申请的专利流场数据的修正方法、装置、数据处理设备及存储介质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：CN115690392B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202211114877.4，技术领域涉及：G06V10/24；该发明授权流场数据的修正方法、装置、数据处理设备及存储介质是由高琪;林洪涛设计研发完成，并于2022-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本流场数据的修正方法、装置、数据处理设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供的流场数据的修正方法，该方法包括：获得血管图像的测量区域的原始测量速度场；对原始测量速度场进行图像分割得到各个子块；利用训练得到的神经网络模型对各个子块进行处理，修正原始测量速度场，以得到修正后的流场数据，其中，修正后的流场数据包括如下数据中的至少一个：修正后的速度场；修正后的速度场关联的下游计算场；流域表面的指标数据。本申请还提供了一种流场数据的修正装置、数据处理设备及存储介质。

本发明授权流场数据的修正方法、装置、数据处理设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种流场数据的修正方法，其特征在于，所述方法包括： 获得血管图像的测量区域的原始测量速度场； 对所述原始测量速度场进行图像分割得到各个子块； 利用训练得到的神经网络模型对所述各个子块进行处理，修正所述原始测量速度场，以得到修正后的流场数据，其中，所述修正后的流场数据包括如下数据中的至少一个： 修正后的速度场； 修正后的速度场关联的下游计算场； 流域表面的指标数据； 其中，所述利用训练得到的神经网络模型对所述各个子块进行处理，修正所述原始测量速度场，以得到修正后的流场数据，包括： 将所述各个子块作为所述训练得到的神经网络模型的输入数据； 通过所述训练得到的神经网络模型的收缩网络对所述各个子块进行特征提取，得到深层抽象特征，其中，所述深层抽象特征包括所述输入数据中的第一尺度全局特征； 通过所述训练得到的神经网络模型的特征转移层，将所述收缩网络对所述各个子块进行特征提取过程中得到的浅层细节特征，转移至所述训练得到的神经网络模型的扩张网络，其中，所述浅层细节特征包括所述输入数据中的第二尺度局部流动特征，所述第一尺度大于所述第二尺度； 通过所述扩张网络基于所述深层抽象特征和所述浅层细节特征，计算得到所述修正后的速度场和所述下游计算场中的至少一个；和或， 通过所述训练得到的神经网络模型的展平层对所述深层抽象特征进行形状变换，得到展平的特征向量，并通过所述训练得到的神经网络模型的全连接层对所述展平的特征向量进行非线性变换，得到所述流域表面的指标数据。

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浙江大学;杭州晟视科技有限公司，其通讯地址为：310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38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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