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龙图腾网获悉深圳睿心智能医疗科技有限公司申请的专利冠脉斑块类型的确定方法、装置、电子设备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：CN116664938B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202310667293.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权冠脉斑块类型的确定方法、装置、电子设备及存储介质是由张瑜;马骏;郑凌霄;兰宏志设计研发完成，并于2023-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠脉斑块类型的确定方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供了一种冠脉斑块类型的确定方法、装置、电子设备及存储介质，确定方法包括：将获取到的未标记的冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和对应的未标记的多张腔内影像截面输入至图像配准训练模块中，得到与冠状动脉样本图像中每张血管截面最匹配的目标腔内影像截面；将冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和该张血管截面对应的目标腔内影像截面输入至斑块识别训练模块中训练斑块识别训练模块；将训练好的斑块识别训练模块确定为冠脉斑块识别模型，将冠状动脉图像输入冠脉斑块识别模型中得到冠脉斑块的类型结果。采用本申请提供的技术方案能够提高CTA识别冠脉斑块类型的准确性。

本发明授权冠脉斑块类型的确定方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种冠脉斑块类型的确定方法，其特征在于，所述确定方法包括： 获取冠状动脉图像； 将所述冠状动脉图像输入至冠脉斑块识别模型中，输出冠状动脉图像对应的冠脉斑块的类型结果； 其中，所述冠脉斑块识别模型通过以下步骤训练得到： 从预先创建的样本数据集中获取冠状动脉样本图像和所述冠状动脉样本图像对应的腔内样本影像；其中，所述冠状动脉样本图像以及所述腔内样本影像均为未标记的图像；所述冠状动脉样本图像中包括多张沿着血管中心线的血管截面；所述腔内样本影像中包括多张沿着拍摄方向的腔内影像截面； 将所述冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和所述冠状动脉样本图像对应的腔内样本影像中的多张腔内影像截面输入至图像配准训练模块中训练所述图像配准训练模块，得到训练好的图像配准训练模块； 通过所述训练好的图像配准训练模块，在所述冠状动脉样本图像对应的多张腔内影像截面中得到与所述冠状动脉样本图像中每张血管截面最匹配的目标腔内影像截面； 将所述冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和该张血管截面对应的目标腔内影像截面输入至斑块识别训练模块中训练所述斑块识别训练模块，得到训练好的斑块识别训练模块； 将所述训练好的斑块识别训练模块确定为冠脉斑块识别模型； 所述将所述冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和该张血管截面对应的目标腔内影像截面输入至斑块识别训练模块中训练所述斑块识别训练模块，得到训练好的斑块识别训练模块的步骤，包括： 将所述冠状动脉样本图像中的任意一张血管截面和该张血管截面对应的目标腔内影像截面输入至斑块识别训练模块中，提取该张血管截面中的冠状动脉特征与该张血管截面对应的目标腔内影像截面的腔内影像特征； 获取当前影响系数，通过所述当前影响系数，将该张血管截面中的冠状动脉特征与该张血管截面对应的目标腔内影像截面的腔内影像特征进行融合，得到融合特征； 将所述融合特征经过全连接层以及归一化处理后，得到所述融合特征所表征的冠脉斑块属于每个预设分类的概率； 基于所述融合特征所表征的冠脉斑块属于每个预设分类的概率，得到第二损失函数； 确定所述第二损失函数是否收敛； 若否，则更新所述斑块识别训练模块的参数以及当前影响系数，并获取下一个冠状动脉样本图像和所述下一个冠状动脉样本图像对应的目标腔内样本影像继续训练所述斑块识别训练模块，直至所述第二损失函数收敛； 若是，则得到训练好的斑块识别训练模块。

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