买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利XRA图像的冠脉分支识别方法及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：CN117011619B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-26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：202310602873.9，技术领域涉及：G06V10/77；该发明授权XRA图像的冠脉分支识别方法及装置是由范敬凡;张天琪;杨健;宋红;艾丹妮;肖德强;林毓聪;王媛媛设计研发完成，并于2023-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本XRA图像的冠脉分支识别方法及装置在说明书摘要公布了：XRA图像的冠脉分支识别方法及装置，能够快速准确地实现冠脉XRA图像的分支识别。包括：1冠脉自适应参数快速预分割；2快速中继行进优化方法绘制冠脉段路径；3遍历剔除方法构建多模态冠脉拓扑图；4冠脉段内部方位向量场特征提取；5三维冠脉特征的角度引导与比例融合；6通过联合图注意力网络结构将三种类型的冠脉特征融合在一起。

本发明授权XRA图像的冠脉分支识别方法及装置在权利要求书中公布了：1.XRA图像的冠脉分支识别方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1冠脉自适应参数快速预分割，使用基于2DU-Net的自适应框架nnUnet，采用深度可分离卷积代替传统卷积，在分割精度不变的情况下，缩小参数量，加快推理速度；在预处理方面，为了降低计算量，框架对零值区域使用裁剪预处理； 2快速中继行进优化方法绘制冠脉段路径，采用基于行进优化的半自动方法提取冠脉中心线； 3遍历剔除方法构建多模态冠脉拓扑图，以遍历剔除法为核心，完成冠脉中心线端点自动识别，分支边界的识别和重采样中心线点使其数目一致，构建冠脉拓扑图，把连贯的冠脉中心线点截断为可以识别的分支，获取拓扑图中所需的节点与边； 4冠脉段内部方位向量场特征提取，定义内部方位向量场来模拟不同冠脉分支对内部其他分支的依赖性，通过分别计算每个冠脉分支的相对位置和生长方向，来评估不同冠脉分支之间的关系，在计算完成冠脉全部分支的相对距离、方向和生长方向特征后，将这些特征信息级联在一起完成冠脉内部方位向量场的构建，为冠脉拓扑图提供节点特征； 5三维冠脉特征的角度引导与比例融合，将XRA图像分为四个视角分别观察不同分支，利用3D冠脉分支识别结果引导2D特征，提取角度引导特征，然后将3D和2D特征融合得到融合特征，充分补充缺失的空间信息； 6通过联合图注意力网络结构将三种类型的冠脉特征融合在一起，提高特征表达能力，联合图注意力网络由两层图注意力组成，分别称作节点层和联合层，递进式的自动学习邻域节点对中心节点的权重系数，最后通过加权聚合得到识别结果，节点层分别学习每一组冠脉拓扑图中邻域节点的权重，聚合计算出联合图节点，三个联合图节点各自代表不同类型的冠脉特征信息，联合层提取三个联合图节点的相关关系，衡量三种分支信息对分支类别的重要程度，最后加权聚合出分支识别结果； 所述步骤2中，手动确定关注部分冠脉的分支端点和分叉点作为关键点，使用改进的行进优化方法实现多个关键点之间的最短路径搜索绘制；利用冠脉血管与背景的图像特征差异来构建能量图，在能量图中，冠脉血管中心处能量值较小，向血管边缘与背景方向的能量值逐渐增大；手动设置一个起始点，通过在速度图上利用快速行进方法求解Eikonal方程获取该点对应的最小能量图，再设置一个终止点，逆向搜索到起始点使得该路径的能量最小，得到最短路径，该最短路径作为冠脉的中心线； 关于能量图的求解，首先定义冠脉图像I，在该图像中，中心线位置的像素值具有较小的值，假设图上有两个点p1、p2，Bp为p1、p2之间路径的集合，定义能量图函数E:表达为： 其中，δ为两点间的一条路径，z为长度参数，使得能量Eδ最小的δ是两点之间的冠脉中心线；在搜索中心线时，求出对应p1的最小能量图Φ:图像上任意一点x在最小能量图中的值为p1到x冠脉中心线对应的能量值： Φx满足Eikonal方程： 快速行进方法是一种针对Eikonal方程的数值解法，使用逆向差分法求解Eikonal方程的稳定解，使用一阶前向和后向差分算子代替微商，对单个像素点的计算为： 其中，hx和hy代表图像x，y方向的像素差值大小。

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北京理工大学，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号北京理工大学；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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。