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龙图腾网获悉上海科学智能研究院;复旦大学附属华山医院申请的专利用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及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：CN120824029B 。

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：202511332599.3，技术领域涉及：G16H50/50；该发明授权用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及介质是由朱凤平;李西贵;林晨森;郭昕;蒋晨;周原野;韩丽妹;程远;漆远;毛颖设计研发完成，并于2025-09-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及介质，涉及人工智能技术领域，包括：接收包含颅内动脉瘤的三维医学影像，并输入至目标血流动力学预测模型，从三维医学影像中捕捉颅内动脉瘤的综合形态特征；将血流边界条件输入至目标血流动力学预测模型，对血流边界条件进行低维映射，得到第一低维特征向量；接收颅内动脉瘤区域形成的CFD模型中各采样点对应的空间点坐标和定向距离，对空间点坐标、定向距离进行低维映射，得到第二低维特征向量；通过特征融合模块对综合形态特征、第一低维特征向量、第二低维特征向量进行特征融合，以预测血流动力学参数。实现端到端的血流动力学参数预测。

本发明授权用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种用于颅内动脉瘤血流动力学预测的信息处理方法，其特征在于，应用于计算机装置，包括： 接收包含颅内动脉瘤的三维医学影像，并将所述三维医学影像输入至目标血流动力学预测模型，以便通过所述目标血流动力学预测模型的几何特征提取模块从所述三维医学影像中捕捉颅内动脉瘤的综合形态特征；其中，所述综合形态特征包括局部形态特征和全局解剖特征； 接收血流边界条件，并将所述血流边界条件输入至所述目标血流动力学预测模型，以便通过所述目标血流动力学预测模型的边界条件编码模块对所述血流边界条件进行低维映射，以得到第一低维特征向量；其中，所述第一低维特征向量为所述血流边界条件对物理场影响的向量表示，所述物理场为与血流动力学相关的物理场； 接收颅内动脉瘤区域形成的CFD模型中各采样点对应的空间点坐标和定向距离，以通过所述目标血流动力学预测模型的空间查询点处理模块对所述空间点坐标、所述定向距离进行低维映射，以得到第二低维特征向量；其中，所述定向距离为各采样点与颅内动脉瘤的CFD模型壁面之间的最小欧式距离，所述第二低维特征向量为采样点的位置属性表示、各采样点与颅内动脉瘤的CFD模型壁面的关系； 通过所述目标血流动力学预测模型的特征融合模块对所述综合形态特征、所述第一低维特征向量、所述第二低维特征向量进行特征融合，以基于目标融合后特征预测各采样点的血流动力学参数； 所述通过所述目标血流动力学预测模型的特征融合模块对所述综合形态特征、所述第一低维特征向量、所述第二低维特征向量进行特征融合，包括： 对所述综合形态特征、所述第一低维特征向量、所述第二低维特征向量进行特征维度对齐处理和特征标准化处理，以得到目标综合形态特征、目标第一低维特征向量、目标第二低维特征向量； 通过所述目标血流动力学预测模型的第一特征融合单元对所述目标综合形态特征、所述目标第一低维特征向量、所述目标第二低维特征向量进行特征拼接处理，以得到第一融合后特征； 通过所述目标血流动力学预测模型的第二特征融合单元并基于交叉注意力机制对所述目标第一低维特征向量、所述目标第二低维特征向量进行注意力计算，以得到表征颅内动脉瘤血流响应的第二融合后特征； 通过所述目标血流动力学预测模型的第三特征融合单元并通过双线性变换对所述第一融合后特征、所述第二融合后特征进行融合处理，以得到目标融合后特征。

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上海科学智能研究院;复旦大学附属华山医院，其通讯地址为：200232 上海市徐汇区龙耀路18号X3座2层203室；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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