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龍圖騰網獲悉杭州脈流科技有限公司申請的專利基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法、計算機設備和可讀存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116051826B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211476674.X，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法、計算機設備和可讀存儲介質是由向建平;陸徐洲;魯偉;何京松設計研發完成，并于2022-11-23向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法、計算機設備和可讀存儲介質在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法、計算機設備和可讀存儲介質，方法包括：獲得訓練數據集，訓練數據集包括輸入數據集和輸出數據集，輸入數據集為冠脈DSA影像連續幀序列中序列長度為N的第一連續幀，輸出數據集為預先標注有目標血管的、處于第一連續幀中間位置的中間幀；利用訓練數據集訓練深度學習網絡模型：深度學習網絡模型包括特征融合器、編碼器和解碼器，特征融合器對第一連續幀進行特征融合得到三維圖像，三維圖像依次經過編碼器和解碼器，解碼器的輸出連接中間幀；不斷訓練直至獲得訓練完成的深度學習網絡模型，利用訓練完成的深度學習網絡模型檢測輸入冠脈DSA影像連續幀序列，輸出目標血管的分割預測圖。

本發明授權基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法、計算機設備和可讀存儲介質在權利要求書中公布了：1.基于DSA影像連續幀序列的冠脈血管分割方法，其特征在于，包括： 獲得訓練數據集，所述訓練數據集包括輸入數據集和輸出數據集，所述輸入數據集為冠脈DSA影像連續幀序列中序列長度為N的第一連續幀，所述輸出數據集為預先對DICOM影像標注有目標血管的、處于第一連續幀中間位置的中間幀； 利用所述訓練數據集訓練深度學習網絡模型：所述深度學習網絡模型包括第一特征融合器和第二特征融合器、編碼器和解碼器，將所述第一連續幀按時序劃分為（N-M+1）個序列長度為M的第二連續幀；所述第一特征融合器對各個第二連續幀進行特征融合，獲得（N-M+1）個融合幀；所述第二特征融合器對各所述融合幀進行特征融合，得到三維圖像；所述三維圖像依次經過所述編碼器和所述解碼器，所述解碼器的輸出連接所述中間幀； 不斷訓練直至獲得訓練完成的深度學習網絡模型，利用訓練完成的深度學習網絡模型檢測輸入冠脈DSA影像連續幀序列，輸出目標血管的分割預測圖。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人杭州脈流科技有限公司，其通訊地址為：310051 浙江省杭州市西興街道阡陌路459號C座C1-501室；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。