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龙图腾网获悉江西瞬界医疗科技有限公司申请的专利一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法及装置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：CN119564320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202411869784.1，技术领域涉及：A61B18/00；该发明授权一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法及装置是由李淑萍;宓麟;赵磊;时帆;彭琼雯;孙魁;崔瑞;王娟设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法及装置，该方法包括：获取采集到的包含深度信息的医疗图像数据，根据医疗图像数据确定对应的包含有病灶的三维信息的病灶盒；对病灶盒进行分析分割得到病灶的轮廓和深度以及用于对病灶进行消融作用的电极的轮廓；以电极轮廓的边界上的多个等间距的点为起点，分别向周围发射预设条数的射线，获取射线与病灶盒的交点的数量，以确定电极与病灶是否贴合；当电极与病灶贴合时，根据病灶的轮廓和深度确定对应的消融参数，融参数包括脉冲电压、脉冲宽度、脉冲串数以及放电次数。本发明解决了现有技术中在进行消融参数确定时不够准确的问题。

本发明授权一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种高频脉冲电场消融的消融参数确定方法，其特征在于，所述方法包括： 获取采集到的包含深度信息的医疗图像数据，根据所述医疗图像数据确定对应的包含有病灶的三维信息的病灶盒； 对所述病灶盒进行分析分割得到病灶的轮廓和深度以及用于对病灶进行消融作用的电极的轮廓； 以电极轮廓的边界上的多个等间距的点为起点，分别向周围发射预设条数的射线，获取所述射线与病灶盒的交点的数量，以确定所述电极与病灶是否贴合； 当所述电极与病灶贴合时，根据所述病灶的轮廓和深度确定对应的消融参数，其中，所述消融参数包括脉冲电压、脉冲宽度、脉冲串数以及放电次数； 所述获取采集到的包含深度信息的医疗图像数据，根据所述医疗图像数据确定对应的包含有病灶的三维信息的病灶盒的步骤包括： 将所述医疗图像数据输入至预训练的病灶定位模型当中，得到对应的包含有病灶的三维信息的病灶盒； 其中，所述病灶定位模型的训练过程为： 采集预设数量的历史医疗图像数据，每个历史医疗图像数据对应以预设框体框出病灶范围和标注病灶类型得到训练数据集； 将所述训练数据集按预设的比例划分为训练集、验证集和测试集，后将所述训练数据集输入至预设的神经网络当中进行训练直至模型参数趋于稳定得到所述病灶定位模型； 所述对所述病灶盒进行分析分割得到病灶的轮廓和深度以及用于对病灶进行消融作用的电极的轮廓的步骤包括： 将所述病灶盒输入至预训练的病灶分割模型当中，得到对应的病灶的轮廓和深度以及用于对病灶进行消融作用的电极的轮廓； 其中，所述病灶分割模型的训练过程为： 采集预设数量的历史病灶盒以及对应的病灶的轮廓和深度以及用于对病灶进行消融作用的电极的轮廓得到训练数据集； 将所述训练数据集按预设的比例划分为训练集、验证集和测试集，后将所述训练数据集输入至预设的神经网络当中进行训练直至模型参数趋于稳定得到所述病灶分割模型； 所述根据所述病灶的轮廓和深度确定对应的消融参数的步骤包括： 将所述病灶的轮廓和深度输入至预设训练的第一消融参数确定模型当中，得到对应的消融参数； 其中，所述第一消融参数确定模型的训练过程为： 采集历史的消融参数以及对应的消融深度与消融长度作为训练数据集，将所述训练数据集输入至朴素贝叶斯网络当中进行训练得到所述第一消融参数确定模型； 所述朴素贝叶斯网络基于贝叶斯概率的公式，通过多次训练调整消融深度与消融长度和消融参数的最佳关系； 其中，贝叶斯公式的数学表达为： ； 其中，PA∣B表示在事件B发生的条件下事件A发生的概率，PB∣A表示在事件A发生的条件下事件B发生的概率，PA是事件A独立发生的先验概率，PB是事件B发生的边缘概率，事件A={脉冲电压，脉冲宽度，脉冲串数，放电次数}，事件B={消融长度，消融深度}。

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