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龙图腾网获悉沈阳建筑大学申请的专利基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法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：CN114708275B 。

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：202111660913.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法及存储介质是由李孟歆;李松昂;侯静;张颖设计研发完成，并于2021-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法及存储介质在说明书摘要公布了：本发明基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法及存储介质，属于医学图像分割技术领域；该方法首先对MRA图像数据进行数据预处理，将预处理后的MRA图像数据划分为训练集和测试集，其次构建脑血管双结构约束神经网络，采用训练集对脑血管双结构约束神经网络进行训练，获得训练完成的脑血管双结构约束神经网络，最后将测试集输入训练完成的脑血管双结构约束神经网络，获得分割完成的脑血管结构；本发明通过网络结构与归纳偏置两个层面对分割出的脑血管进行双结构约束，分割出的图像抗背景干扰能力强，细小处的脑血管连通性好，分割出的图像精度更高，以辅助后续的病理图像诊断；本发明减少了全自动方法对数据标记精度的依赖。

本发明授权基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于双结构约束神经网络的脑血管分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1、对MRA图像数据进行数据预处理，将预处理后的MRA图像数据划分为训练集和测试集；所述的步骤1包括以下步骤： 步骤1.1、判断MRA图像数据是否具有手工稀疏标记，若是，执行步骤1.3，否则，执行步骤1.2； 步骤1.2、设定分辨率阈值，将分辨率低于阈值的MRA图像利用包含脑血管中心线与半径信息的血管信息文件进行稀疏标记； 步骤1.3、设定数据精度，将MRA图像数据和稀疏标记数据均转换为可并行训练格式，根据所设定的数据精度对上述数据进行归一化处理，获得处理后的可训数据； 步骤1.4、根据实际需求将可训数据按照比例划分为训练集和测试集； 步骤1.5、采用随机裁剪方法对训练集进行数据增强； 步骤2、构建脑血管双结构约束神经网络；所述的脑血管双结构约束神经网络包括编码模块、解码模块、对网络层面结构进行约束的脑血管结构注意力模块和对归纳偏置层面结构进行约束的混合损失函数；所述脑血管结构注意力模块连接编码模块的最下层和解码模块的最下层； 编码模块：用于将训练集进行编码，获得脑血管高级特征图，并发送到脑血管结构注意力模块； 脑血管结构注意力模块：用于将血管结构注意力输入接收到的脑血管高级特征图，获得脑血管结构注意力高级特征图，并发送到解码模块； 解码模块：用于将脑血管结构注意力高级特征图进行解码，获得脑血管分割结果图； 混合损失函数：用于获得脑血管双结构约束神经网络的训练误差； 步骤3、采用训练集对脑血管双结构约束神经网络进行训练，获得训练完成的脑血管双结构约束神经网络； 步骤4、将测试集输入训练完成的脑血管双结构约束神经网络，获得分割完成的脑血管结构。

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