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龙图腾网获悉攀枝花市中西医结合医院;成都信息工程大学申请的专利颈动脉斑块分割方法、装置、设备及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：CN117252890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202311301792.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权颈动脉斑块分割方法、装置、设备及介质是由李伟;吴炳剑;王瑜;高琳;李衍志;李思源;李倩设计研发完成，并于2023-10-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本颈动脉斑块分割方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了颈动脉斑块分割方法、装置、设备及介质，涉及颈动脉斑块分割领域，其技术方案要点是：将待处理超声图像输入至预先训练好的颈动脉斑块分割模型，输出分割出斑块区域的颈动脉超声图像；其中颈动脉斑块分割模型是由特征提取器和上下文感知分类生成器构成的，特征提取器用于提取待处理超声图像的上下文语义信息，上下文感知分类生成器用于根据所述上下文语义信息和待处理超声图像的斑块特性构建不同斑块形状的分类器，基于不同斑块形状的分类器完成对斑块区域的分割。本发明提高了不同斑块形状的斑块区域的分割效果。

本发明授权颈动脉斑块分割方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种颈动脉斑块分割方法，其特征在于，包括： 获取颈动脉的待处理超声图像； 将待处理超声图像输入至预先训练好的颈动脉斑块分割模型，输出分割出斑块区域的颈动脉超声图像；其中，所述颈动脉斑块分割模型是由特征提取器和上下文感知分类生成器构成的，所述特征提取器用于提取待处理超声图像的上下文语义信息，所述上下文感知分类生成器用于根据所述上下文语义信息和待处理超声图像的斑块特性构建不同斑块形状的分类器，基于不同斑块形状的分类器完成对斑块区域的分割； 所述颈动脉斑块分割模型的训练包括以下步骤： 获取颈动脉的超声图像，并对所述超声图像进行数据标注处理，将标注好的超声图像按比例随机分成训练集和测试集； 利用训练集对所述颈动脉斑块分割模型进行训练，并计算所述颈动脉斑块分割模型的损失值，在所述损失值满足预定阈值时，输出训练完成的颈动脉斑块分割模型，利用测试集对训练完成的颈动脉斑块分割模型进行测试验证； 其中，由损失函数计算所述损失值，其中，、和分别为表征原始分类器与真实标签的误差的原始损失函数、表征上下文感知分类生成器与真实标签误差的上下文感知损失函数和表征网络预测上下文分类器与真实标签误差的上下文预测损失函数，表示KL散度损失函数，为调节参数。

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攀枝花市中西医结合医院;成都信息工程大学，其通讯地址为：617000 四川省攀枝花市东区桃源街27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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