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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法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：CN118644498B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14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：202410682153.2，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法是由王华炜;黄星儒设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法。本发明具体如下：收集多种心血管疾病的IVUS数据集；将IVUS数据集划分为训练集和测试集；构建多尺度先验协调框架模型，所述框架模型具体包括：先验相关范式、分层信息增强模块、自适应融合和上下层空间编码模块；对训练集进行预处理和数据增强；输入标注好的训练集至多尺度先验协调框模型架进行IVUS图像分割训练；采用交叉熵损失函数，解决分割精度和类别不平衡问题；将分割结果转换成三维模型进行血管重建，并生成血管剖面图。利用本发明获得的高精度的血管结构分割结果，能够生成精确的三维血管模型，为心血管科医生提供了一个直观的三维视图。

本发明授权基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法在权利要求书中公布了：1.基于多尺度先验协调机制的血管内超声图像分割重建方法，其特征在于， 收集多种心血管疾病的IVUS数据集； 将IVUS数据集划分为训练集和测试集； 构建多尺度先验协调框架模型，所述框架模型具体包括：先验相关范式、分层信息增强模块、自适应融合和上下层空间编码模块； 所述先验相关范式包括先验编码器和校准模块，先验编码器依靠训练的权重进行精确的特征提取，校准模块用于多尺度特征图生成； 对训练集进行预处理和数据增强； 输入标注好的训练集至多尺度先验协调框模型架进行IVUS图像分割训练；将带有标签的IVUS图像输入到多尺度先验协调框架模型，通过先验相关范式进行编码操作，具体过程如下：输入IVUS图像Xin经过预训练好的先验编码器被分解为多个图像块；将展平的图像块映射到一个线性空间，从而生成特征序列；将线性嵌入的特征序列加入位置编码，放入层数为d1的Transformer层，通过自注意力机制进行特征提取，得到全局特征作为先验编码器最终输出，将全局特征重组为先验特征图e0后输入校准模块；校准模块共4个编码阶段，每一个编码阶段的编码输出分别为d2、e3、e4和e5；对先验特征图d0进行卷积、批量归一化和激活操作，以获得对齐图e1，将对齐图e1缩小；随后先验特征图e0放入金字塔结构中，经过具有l1层的Transformer模块，并将输出的形状调整，得到特征图e2；通过重复校准模块中第一阶段的编码策略，使用来自相邻上一阶段的特征图作为输入，依次生成系列特征图:e3、e4和e5，其中特征图e5为高层特征图；多尺度特征图{e1，e2，e3，e4，e5}应用于下游分割任务； 采用交叉熵损失函数，解决分割精度和类别不平衡问题； 将分割结果转换成三维模型进行血管重建，并生成血管剖面图。

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