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龙图腾网获悉东北大学秦皇岛分校申请的专利一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量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：CN118887169B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12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：202410906803.7，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量方法是由刘建军;马振鹤;岳锦云设计研发完成，并于2024-07-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量方法在说明书摘要公布了：本发明属于生物医学和计算机视觉技术领域，公开了一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量方法。使用SD‑OCT成像系统采集图像，获取结构图。OFT‑SegNet网络用于提取结构图中心脏流出道的边界，然后，基于这些边界信息，通过测量心肌细胞在收缩前后的长度变化,将这些长度变化与收缩前的长度相比较，即可得到最终的径向应变值。本方法设计的OFT‑SegNet网络复杂度小，能够迁移到移动设备中，并且推理速度快，其发明设计的OFT‑SegNet网络提出了特征融合模块，使得网络能够更好地理解图像的结构特征，提高了分割和应变计算的精度。本方法能够以较快的速度实时获取心脏流出道壁径向应变。

本发明授权一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量方法在权利要求书中公布了：1.一种基于神经网络的心脏流出道壁径向应变的实时测量方法，其特征在于，具体如下： 使用搭建的SD-OCT成像系统采集图像，获取结构图； OFT-SegNet网络用于提取结构图中心脏流出道的边界；然后基于这些边界信息，通过测量心肌细胞在收缩前后的长度变化,将这些长度变化与收缩前的长度相比较，即可得到最终的径向应变值； 所述OFT-SegNet网络包括编码器块、特征融合模块、解码器块、损失函数；OFT-SegNet网络的输入为结构图，通过编码器块提取不同阶段图像的特征，将不同阶段图像的特征输入至解码器；在编码器-解码器的各个层中插入特征融合模块，通过特征融合模块生成最终的输出特征映射；最后通过解码器逐步融合来自特征融合模块的信息，并在最后一个阶段输出得到提取的边界区域； 所述心脏流出道壁径向应变计算如下： 设计一个半自动的计算机程序来计算传统2D图像中心肌壁的径向应变；该程序以心肌壁的边界图为输入；首先对心肌壁的边界图进行距离变换操作和骨架化操作，以获得心肌壁不同位置的厚度信息；在距离变换操作中，计算二值图像中每个像素点到最近边界像素点的距离，即可在图像的中轴线处得到心肌壁不同位置的厚度；同时，骨架化操作用于从二值图像中提取出中轴线；接下来，将距离变换操作得到的距离矩阵与骨架化操作得到的中轴线矩阵进行点乘运算，从而在骨架图上得到心肌壁不同位置的厚度大小；然后基于骨架图的重心做360条直线，通过计算骨架与直线交点处像素的大小，即可获取当前方向心肌壁的厚度大小；最后，将心肌壁在不同方向上的厚度与心肌壁在收缩前相同方向上的厚度进行比较计算，得到心肌壁不同方向的径向应变值。

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