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龙图腾网获悉汕头大学申请的专利基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和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：CN119810152B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202411964498.3，技术领域涉及：G06T7/246；该发明授权基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质是由吴俊豪;姚焕宾;莫敬轩;黄伟城;莫晓诗设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质在说明书摘要公布了：本申请提供了基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质，涉及医疗图像处理技术领域，方法包括：获取左心室内膜轮廓图像，并从中提取关键点集合及其坐标信息；利用VGG16网络模型处理左心室内膜轮廓图像，提取关键点集合的特征信息；结合三角测量方法构建图结构，捕捉关键点集合的结构信息；通过图卷积神经网络模型聚合特征，得到关键点集合的嵌入信息；使用Sinkhorn算法进行特征匹配，得到左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系；最后，根据左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系预测左心室的运动，得到左心室运动预测结果。本申请通过结合三角测量方法和Sinkhorn算法，构建了关键点之间的结构信息，提高了特征匹配的准确性，从而提高了左心室运动预测的准确性。

本发明授权基于三角测量的左心室运动预测方法、系统、装置和介质在权利要求书中公布了：1.基于三角测量的左心室运动预测方法，其特征在于，包括如下步骤： 获取左心室内膜轮廓图像； 根据所述左心室内膜轮廓图像，得到关键点集合的坐标信息；所述关键点集合包括舒张末期关键点子集和收缩末期关键点子集； 根据所述左心室内膜轮廓图像和所述关键点集合的坐标信息，利用VGG16网络模型进行特征处理，得到所述关键点集合的特征信息； 根据所述关键点集合的坐标信息和特征信息，结合三角测量方法进行图构建处理，得到所述关键点集合的结构信息； 根据所述关键点集合的结构信息和特征信息，利用图卷积神经网络模型进行特征聚合，得到所述关键点集合的嵌入信息； 根据所述关键点集合的嵌入信息和坐标信息，结合Sinkhorn算法进行特征匹配，得到左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系； 根据所述左心室内膜轮廓的舒张‑收缩变形关系，对所述左心室内膜轮廓的舒张‑收缩运动进行预测，得到左心室运动预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人汕头大学，其通讯地址为：515063 广东省汕头市大学路汕头大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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