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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备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：CN116433691B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202310323473.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备是由钱晓华;付雯丽设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供一种器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备，所述方法包括以下步骤：获取用户的腹部增强CT图像，并提取目标器官周边图像；基于所述目标器官周边图像构造造影驱动的多个扰动图像；基于所述目标器官周边图像构造模拟虚假相关的扰动特征；基于所述目标器官周边图像、扰动图像和扰动特征训练血管自动分割模型，以基于训练好的血管自动分割模型获取目标器官周边的血管分割结果。本发明的器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备基于图像级和特征级的因果干预方案构建血管自动分割模型，有效增强了器官周边血管自动分割模型的泛化性能，提升了血管分割结果的可靠性。

本发明授权器官周边血管自动分割方法、系统、介质、电子设备在权利要求书中公布了：1.一种器官周边血管自动分割方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤： 获取用户的腹部增强CT图像，并提取目标器官周边图像； 基于所述目标器官周边图像构造造影驱动的多个扰动图像； 基于所述目标器官周边图像构造模拟虚假相关的扰动特征； 基于所述目标器官周边图像、扰动图像和扰动特征训练血管自动分割模型，以基于训练好的血管自动分割模型获取目标器官周边的血管分割结果； 基于所述目标器官周边图像构造造影驱动的多个扰动图像包括以下步骤： 训练图像外观分布扰动图像生成模型，所述图像外观分布扰动图像生成模型包括第一图像生成器、第二图像生成器、第一图像鉴别器和第二图像鉴别器；所述第一图像生成器用于基于源域图像和迁移变量生成迁移图像，所述第二图像生成器用于基于所述迁移图像和所述迁移变量生成所述源域图像，所述第一图像鉴别器用于鉴别所述源域图像和所述迁移图像；所述第二图像鉴别器用于鉴别所述迁移图像和目标域图像； 以静脉期的目标器官周边图像为源域图像，基于所述第一图像生成器生成动脉期和延迟期的不同迁移变量对应的迁移图像，并将所述迁移图像作为所述扰动图像； 基于所述目标器官周边图像构造模拟虚假相关的扰动特征包括以下步骤： 提取所述目标器官周边图像的特征，并基于所述特征构建所述目标器官周边图像的原型和概率图； 提取不同血管的原型构造原型池，并基于所述原型池抽取随机原型； 计算所述随机原型和所述原型的差值，作为特征扰动方向； 基于所述特征扰动方向和所述概率图计算特征扰动量； 基于所述特征扰动量和所述特征构建所述扰动特征； 基于所述目标器官周边图像、扰动图像和扰动特征训练血管自动分割模型包括以下步骤： 基于所述目标器官周边图像，在所述多个扰动图像中随机选取配对扰动图像； 将所述目标器官周边图像、所述配对扰动图像和所述扰动特征作为三个支流输入所述血管自动分割模型进行训练；其中所述三个支流共享网络权重参数，针对血管分割结果采用相同标签；所述目标器官周边图像、所述配对扰动图像对应的支流采用原型对比损失函数进行一致性约束。

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