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龙图腾网获悉复旦大学;光华临港工程应用技术研发(上海)有限公司申请的专利一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割方法和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：CN115713520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202211482880.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割方法和系统是由杨丽琴;罗啸;耿道颖;胡斌;周书怡;李郁欣设计研发完成，并于2022-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割算法和系统，所述方法通过对原始颈部医学影像数据的获取和预处理后，输入预训练的医学影像颈动脉血管检测网络进行血管定位，生成颈动脉血管定位框；然后将定位框对应的部分颈部医学影像，输入预训练的医学影像颈动脉血管分割网络进行血管分割，生成颈动脉血管分割结果；最后将颈动脉血管分割结果和原始颈部医学影像数据进行可视化展示。与现有技术相比，本发明具有分割准确性高的优点。

本发明授权一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的医学影像颈动脉血管分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤S1、数据采集：获取原始颈部医学影像数据； 步骤S2、数据预处理：原始颈部医学影像数据经过第一预处理过程后，得到统一标准的第二颈部医学影像数据；将第二颈部医学影像数据经过第二预处理过程，得到归一化的第三颈部医学影像数据； 步骤S3、血管定位：将第三颈部医学影像数据输入预训练的第一基于注意力机制的U-Net网络进行血管定位，得到血管定位坐标； 步骤S4、血管分割：将血管定位坐标、第二颈部医学影像数据与第三颈部医学影像数据，经过第一数据后处理过程后，得到第四颈部医学影像数据；将第四颈部医学影像数据输入预训练的第二基于注意力机制的U-Net网络进行血管分割，得到血管分割结果； 步骤S5、可视化处理：结合血管分割结果、原始颈部医学影像数据和第二颈部医学影像数据，经过第二数据后处理过程，得到颈部医学影像与颈动脉血管分割结合影像，用于可视化展示； 所述步骤S4中的第一数据后处理过程，具体为： 步骤S401、在第三颈部医学影像数据中提取血管定位坐标对应的图像区域； 步骤S402、对图像区域进行重采样，得到与第二颈部医学影像数据同空间的坐标；其中，所述重采样的插值模式为最近邻插值； 步骤S403、在第二颈部医学影像数据中提取坐标对应的图像区域，即为第四颈部医学影像数据。

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