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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和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：CN116843697B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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：202310639973.9，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统是由曾安;何诗婷;潘丹;姬玉柱;杨宝瑶;赵靖亮设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统，方法包括获取冠状动脉的真实标签并利用膨胀算子进行膨胀，获取冠状动脉的膨胀标签；以冠状动脉的膨胀标签作为监督信息，获取3D心血管图像并输入训练好的粗分割模型中进行粗分割，获取冠状动脉的位置特征图并与3D心血管图像进行特征融合；将融合后的3D心血管图像进行分割切片和切片组合，获取若干张2D心血管图像组合切片并输入训练好的精分割模型中进行精分割处理；最后将所有精分割后的2D心血管图像切片进行堆叠，获取重构的3D冠状动脉图像，完成3D冠状动脉的分割和重构；本发明从粗到细进行冠状动脉的二阶段分割和重构，能够有效提高冠状动脉重构的精度。

本发明授权一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种二阶段的3D冠状动脉分割重构方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：获取冠状动脉的真实标签，并利用膨胀算子进行膨胀，获取冠状动脉的膨胀标签； S2：以冠状动脉的膨胀标签作为监督信息，获取3D心血管图像并输入训练好的粗分割模型中进行粗分割，获取冠状动脉的位置特征图； 所述粗分割模型具体为基于CNN的3DU-Net神经网络模型； S3：将冠状动脉的位置特征图与3D心血管图像进行特征融合，获取融合后的3D心血管图像； 所述冠状动脉的位置特征图具体为由训练好的粗分割模型在分割过程中生成的soft-featuremap；其中，根据soft-featuremap得到最终的粗分割结果； S4：将融合后的3D心血管图像进行分割切片和切片组合，获取若干张2D心血管图像组合切片； S5：将所有的2D心血管图像组合切片输入训练好的精分割模型中进行精分割处理，获取精分割后的2D心血管图像切片； 所述精分割模型具体为基于Transformer的3DP2T神经网络模型，包括依次连接的编码器和解码器； S6：将所有精分割后的2D心血管图像切片进行堆叠，获取重构的3D冠状动脉图像，完成3D冠状动脉的分割和重构。

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