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龙图腾网获悉深圳睿心智能医疗科技有限公司申请的专利一种血管病变的确定方法、装置、电子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：CN115170549B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202210906555.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种血管病变的确定方法、装置、电子设备及存储介质是由张瑜;马骏;郑凌霄;兰宏志设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种血管病变的确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种血管病变的确定方法、装置、电子设备及存储介质，所述确定方法包括：将获取的无标记图像和有标记图像作为输入图像以单张交替输入的方式输入至血管病变分析模型中；若输入图像为无标记图像，则根据重建损失函数训练血管病变分析模型；若输入图像为有标记图像，则确定重建损失函数、病变类型损失函数以及病变程度损失函数是否同时满足目标条件，若同时满足目标条件，则得到训练好的血管病变分析模型；根据训练好的血管病变分析模型确定血管图像的病变类型结果和病变程度结果。采用本申请提供的技术方案可以减少人工标注的操作，降低了医生的工作量，同时也保证了确定血管病变的准确性。

本发明授权一种血管病变的确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种血管病变的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括： 获取血管图像； 将所述血管图像输入血管病变分析模型，输出病变类型结果和病变程度结果； 其中，血管病变分析模型通过以下步骤训练得到： A获取数量为第一预设阈值的无标记图像和预先标记好病变类型和病变程度的数量为第二预设阈值的有标记图像；其中，所述第一预设阈值是第二预设阈值的预设倍数； B将所述无标记图像和所述有标记图像作为输入图像以单张交替输入的方式输入至血管病变分析模型中； C若所述输入图像为无标记图像，则得到重建损失函数，根据所述重建损失函数训练所述血管病变分析模型，并返回执行步骤B； D若所述输入图像为有标记图像，则得到重建损失函数、病变类型损失函数以及病变程度损失函数，确定所述重建损失函数、病变类型损失函数以及病变程度损失函数是否同时满足目标条件，若不同时满足所述目标条件，则返回执行步骤B；若同时满足所述目标条件，则得到训练好的所述血管病变分析模型；所述目标条件为所述重建损失函数小于预设重建阈值、所述病变类型损失函数小于预设分类阈值以及所述病变程度损失函数小于预设程度阈值； 所述血管病变分析模型包括特征提取模块和图像重建模块； 通过以下步骤得到重建损失函数： 将所述输入图像输入至所述特征提取模块进行特征提取，得到所述特征提取模块对应的特征图像； 将所述特征图像输入至图像重建模块进行图像重建，得到所述图像重建模块输出的目标重建图像； 将所述目标重建图像和所述输入图像进行比对，得到重建损失函数； 所述特征提取模块包括多个提取网络结构，每个提取网络结构包括N个卷积层和M个池化层； 所述将所述输入图像输入至所述特征提取模块进行特征提取，得到所述特征提取模块对应的特征图像的步骤，包括： 将所述输入图像输入至所述特征提取模块的第一个提取网络结构中，并将所述第一个提取网络结构作为当前提取网络结构，经过所述当前提取网络结构的N个卷积层提取所述输入图像的特征信息后，再经过所述当前提取网络结构的M个池化层对所述提取的特征信息进行浓缩，得到所述当前提取网络结构对应的特征图像； 将所述第一个提取网络结构的下一个提取网络结构更新为当前提取网络结构，并将上一个提取网络结构对应的特征图像作为输入图像输入至所述当前提取网络结构，继续得到所述当前提取网络结构对应的特征图像，直至遍历到所述特征提取模块中的最后一个提取网络结构，得到所述特征提取模块中每个提取网络结构对应的特征图像； 所述血管病变分析模型还包括病变分析模块；所述病变分析模块包括病变分类器和病变程度回归器；若所述输入图像为有标记图像，通过以下步骤得到病变类型损失函数和病变程度损失函数： 将所述特征提取模块中每个提取网络结构对应的特征图像输入至病变分析模块中进行叠加融合，得到目标特征图像； 将所述目标特征图像输入至所述病变分类器中进行分类，得到病变类型结果，根据所述病变类型结果和所述有标记图像中预先标记的病变类型，得到病变类型损失函数； 将所述目标特征图像输入至所述病变程度回归器中进行病变程度的预测，得到病变程度结果，根据所述病变程度结果和所述有标记图像中预先标记的病变程度，得到病变程度损失函数。

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