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龙图腾网获悉同济大学申请的专利一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法及其应用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：CN116681890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-11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：202310632201.2，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法及其应用是由齐鹏;汪欣怡;马浩楠;刘媛设计研发完成，并于2023-05-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法及其应用在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法及其应用，方法：对待识别的血管DSA图像数据进行预处理及血管分割后，将其输入病变识别模型后，病变识别模型输出待识别的血管DSA图像数据中各位置对应的标签类型；病变识别模型为改进YOLOv7算法模型，改进YOLOv7算法模型的改进之处在于模型中的Head应用正样本分配策略改进了分配策略，AuxHead使用RepConv层来替代卷积层和归一化层。本发明的识别方法，以目前性能SOTA的YOLOv7目标检测模型作为基础并在其上进行了优化性能的改进，进一步提高了目标检测精度，特别适用于检测血管狭窄病变；能标记出血管狭窄的病变部位，直观且易于理解。

本发明授权一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法及其应用在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测的血管狭窄病变识别方法，其特征在于：对待识别的血管DSA图像数据进行预处理及血管分割后，将其输入病变识别模型后，病变识别模型输出待识别的血管DSA图像数据中各位置对应的标签类型，所述标签类型包括正常和病变； 所述病变识别模型为改进YOLOv7算法模型，所述改进YOLOv7算法模型具体包括： 输入：输入一张待识别的血管DSA图像数据进行预处理； Backbone：由50层卷积层、归一化层、激活函数、池化层和ELAN模块组成，将输入图像送入Backbone网络，提取三个不同尺度和通道数的特征图C3、C4、C5； Head：由SPPCSP模块、ELAN-H模块、RepConv层和卷积层组成的PAFPN结构，将Backbone提取的特征图C3、C4、C5送入Head网络，进行上采样、下采样、融合和预测，得到三个不同尺度和通道数的预测结果P3’、P4’、P5’；具体包括：对C5进行SPPCSP操作，然后自顶向下和C4、C3进行融合，得到三个不同尺度和通道数的特征图，分别记为P3、P4、P5，然后自底向上和P4、P5进行融合，得到融合后的特征图P3’、P4’、P5’，分别包含了每个网格单元的目标类别、置信度和边界框信息，根据预测框和真实框之间的IoU给预测框分配一个0到1之间的软标签，作为正样本分配策略； 在训练时使用AuxHead，将Backbone提取的特征图C5送入AuxHead网络，输出一个二分类结果，AuxHead由卷积层、归一化层、激活函数、池化层和全连接层组成，将卷积层与归一化层进行了合并，即使用了RepConv层来替代原来的卷积层和归一化层； 输出：将Head输出的三个预测结果P3’、P4’、P5’进行后处理，包括：置信度阈值过滤与类别选择，得到最终的检测结果，包括目标的类别、置信度和边界框坐标； 所述改进YOLOv7算法模型的训练过程是以训练数据集中的图像数据作为输入，以与图像数据对应的已知标签数据作为理论输出，不断调整模型的参数的过程，所述训练数据集中的训练数据包括图像中有标签类型为正常的训练数据和图像中有标签类型为病变的训练数据。

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