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龙图腾网获悉中国人民解放军空军军医大学申请的专利基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法及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：CN121306446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511862902.0，技术领域涉及：G16H30/20；该发明授权基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法及系统是由彭锐;郑敏文;白亚妮;杨一帆;许斐设计研发完成，并于2025-12-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法及系统在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法及系统，涉及健康风险评估技术领域，该方法包括：获取目标患者的胸片影像数据；基于胸片影像数据中的钙化灶区域的时序波动，计算得到钙化活性指数，确定胸片影像数据中的心脏搏动关键点，基于心脏搏动关键点在每一影像帧之间的位移变化，计算得到钙化灶区域的侧支循环代偿指数；基于侧支循环代偿指数以及钙化活性指数，计算得到冠脉狭窄对应的动态风险因子；将动态风险因子输入至预设神经网络模型进行迭代训练，并基于训练完成后的预设神经网络模型对胸片影像数据进行预测处理，得到冠脉狭窄风险评估结果。本申请达到了降低了冠状动脉狭窄的临床误判风险的技术效果。

本发明授权基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于胸片冠状动脉狭窄智能评估方法，其特征在于，所述方法包括： 从预设数据库中获取目标患者的胸片影像数据； 基于所述胸片影像数据中的钙化灶区域的时序波动，计算得到钙化活性指数，具体包括： 对所述胸片影像数据进行图像分割处理，得到每一影像帧中的钙化灶掩膜； 计算所述钙化灶掩膜中各个钙化灶区域的平均灰度值； 基于所述平均灰度值，计算得到每一钙化灶区域在时序中的波动强度系数，所述波动强度系数用于表征钙化灶区域对应密度的时序波动； 通过边缘检测算法检测所述钙化灶掩膜的边界像素，得到边缘轮廓二值图； 基于所述边缘轮廓二值图，计算得到各所述钙化灶区域的边缘粗糙度指数； 基于所述波动强度系数以及所述边缘粗糙度指数，计算得到钙化活性指数，所述钙化活性指数用于表征冠脉狭窄进展的活跃度； 确定所述胸片影像数据中的心脏搏动关键点，基于所述心脏搏动关键点在每一影像帧之间的位移变化，计算得到钙化灶区域的侧支循环代偿指数，具体包括： 基于所述心脏搏动关键点在每一影像帧之间的欧式距离，确定每个心脏搏动关键点的位移时序序列； 基于所述位移时序序列，计算得到每个心脏搏动关键点的瞬时相位时间延迟系数； 将所述钙化灶区域与所述心脏搏动关键点相匹配，得到多个关键点钙化灶集合； 计算所述瞬时相位时间延迟系数对应序列与所述关键点钙化灶集合对应的粗糙度数据序列之间的第一皮尔逊相关系数，将所述第一皮尔逊相关系数作为钙化灶区域的侧支循环代偿指数； 基于所述侧支循环代偿指数以及所述钙化活性指数，计算得到冠脉狭窄对应的动态风险因子，具体包括： 计算所述钙化活性指数对应序列以及所述侧支循环代偿指数的倒数对应序列之间的第二皮尔逊相关系数，将所述第二皮尔逊相关系数作为修正权重； 基于所述钙化活性指数、所述侧支循环代偿指数以及所述修正权重，计算得到冠脉狭窄对应的动态风险因子，其中，所述动态风险因子的计算公式如下： 其中，表示当前胸片钙化灶区域对应冠脉血管段狭窄的动态风险因子，表示钙化活性指数，表示侧支循环代偿指数，表示修正权重，exp是自然常数； 将所述动态风险因子输入至预设神经网络模型进行迭代训练，并基于训练完成后的预设神经网络模型对所述胸片影像数据进行预测处理，得到冠脉狭窄风险评估结果。

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中国人民解放军空军军医大学，其通讯地址为：710032 陕西省西安市长乐西路169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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