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龙图腾网获悉深圳市赛禾医疗技术有限公司申请的专利血管造影图像处理与分割方法、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：CN117132561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17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：202311049470.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权血管造影图像处理与分割方法、装置是由何好;张金骜;刘斌设计研发完成，并于2023-08-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本血管造影图像处理与分割方法、装置在说明书摘要公布了：本发明提供了一种血管造影图像处理与分割方法、装置，包括：获取血管造影图像，将血管造影图像输入预先参数择优的多个滤波器中；基于每个滤波器对应的多种超参数取值对血管造影图像进行滤波处理得到多个滤波后图像，将每个滤波器的多个滤波后图像进行复合处理得到每个滤波器的复合滤波图像；将多个复合滤波图像输入预先训练的神经网络联合分割模型，输出血管造影图像的复合血管分割结果。有利于在图像预处理阶段获得尽可能最佳的血管特征增强效果，有助于使深度神经网络学习到尽可能最佳的血管特征信息；有利于在血管分割时获得高置信度的血管图像像素点分类，减少对血管像素点的错误分类；从而有助于获得准确且可靠的血管造影分割结果。

本发明授权血管造影图像处理与分割方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种血管造影图像处理与分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取血管造影图像，将所述血管造影图像输入预先参数择优的多个滤波器中；其中，每个所述滤波器对应多种超参数取值； 基于每个所述滤波器对应的多种超参数取值对所述血管造影图像进行滤波处理得到多个滤波后图像，将每个所述滤波器的多个滤波后图像进行复合处理得到每个所述滤波器的复合滤波图像； 将多个所述复合滤波图像输入预先训练的神经网络联合分割模型，输出所述血管造影图像的复合血管分割结果； 所述神经网络联合分割模型包括多个深度神经网络模型；将多个所述复合滤波图像输入预先训练的神经网络联合分割模型，输出所述血管造影图像的复合血管分割结果的步骤，包括：将多个所述复合滤波图像分别输入多个所述深度神经网络模型，每个所述深度神经网络模型确定输入的所述复合滤波图像的血管分割结果；所述神经网络联合分割模型将多个所述血管分割结果进行复合处理得到所述血管造影图像的复合血管分割结果； 所述神经网络联合分割模型将多个所述血管分割结果进行复合处理得到所述血管造影图像的复合血管分割结果的步骤，包括：通过以下算式将多个所述血管分割结果进行复合处理得到所述血管造影图像的复合血管分割结果：；其中，为所述复合血管分割结果中第行列的像素分类，所述像素分类包括血管分类和非血管分类，为所述血管分类，为所述非血管分类，为个所述血管分割结果中将第行列的像素分类为所述血管分类的次数，为预先设置的次数阈值。

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