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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冠脉CT图像的减影方法、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：CN115147320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202210746283.9，技术领域涉及：G06T5/50；该发明授权冠脉CT图像的减影方法、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2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠脉CT图像的减影方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种冠脉CT图像的减影方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取目标患者的增强CT图像和平扫CT图像；通过第一特征点提取模型，提取增强CT图像的第一特征点集；通过第二特征点提取模型，提取平扫CT图像的第二特征点集；基于第一特征点集和第二特征点集，确定目标变换矩阵；基于平扫CT图像和目标变换矩阵进行坐标变换处理，得到变换后的平扫CT图像；使用增强CT图像中所有像素点的灰度值减去变换后的平扫CT图像相应像素点处的灰度值，得到减影CT图像。通过本方案所提供的减影方法，可自动得到减影CT图像，并通过对增强CT图像和平扫CT图像进行精准的图像配准，从而提高了减影CT图像的准确度。

本发明授权冠脉CT图像的减影方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冠脉CT图像的减影方法，其特征在于，所述减影方法包括： 获取目标患者的增强CT图像和平扫CT图像；所述增强CT图像和所述平扫CT图像均为所述目标患者冠状动脉处的CT图像； 将所述增强CT图像输入预先训练好的第一特征点提取模型中，提取所述增强CT图像的第一特征点集；并确定每个第一特征点的预测标签以及空间坐标；所述第一特征点提取模型为对第一神经网络进行训练所确定的； 将所述平扫CT图像输入预先训练好的第二特征点提取模型中，提取所述平扫CT图像的第二特征点集；并确定每个第二特征点的预测标签以及空间坐标；所述第二特征点集中特征点的数量与所述第一特征点集中特征点的数量相同；所述第二特征点提取模型为对第二神经网络进行训练所确定的；所述第一神经网络和第二神经网络为孪生神经网络中的两个子网络；所述第一神经网络和所述第二神经网络进行交替迭代训练，在交替迭代训练时，所述第一神经网络和所述第二神经网络的网络参数共享；所述第一神经网络和所述第二神经网络的初始网络参数相同； 基于所述第一特征点集和所述第二特征点集，通过迭代计算，确定所述第一特征点集和所述第二特征点集之间的目标变换矩阵； 基于所述平扫CT图像和所述目标变换矩阵进行坐标变换处理，得到变换后的平扫CT图像，以实现所述平扫CT图像与所述增强CT图像的图像配准； 使用所述增强CT图像中所有像素点的灰度值减去所述变换后的平扫CT图像相应像素点处的灰度值，得到减影CT图像。

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