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龙图腾网获悉同济大学申请的专利基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及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：CN116310397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06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：202310278838.6，技术领域涉及：G06V10/46；该发明授权基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及方法是由齐鹏;姚天亮;王玉设计研发完成，并于2023-03-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及方法，设备包括单帧影像处理模块、时序预测模块和智能诊断模块；单帧影像处理模块可以将血管影像分割为单帧进行处理和血管特征点分类；时序预测模块对分类的血管特征点进行时序分析和预测分析；智能诊断模块对比预测分析的结果和存储的知识图谱，给出结果建议；综上，本发明提供了一种准确率和稳定性更好的基于血管形态学和时序预测的血管特征提取设备及方法。

本发明授权基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于形态学和时序预测的血管特征提取及分析设备，其特征在于，包括单帧影像处理模块、时序预测模块和智能诊断模块； 所述单帧影像处理模块可以将血管影像分割为单帧进行处理和血管特征点分类； 所述时序预测模块对分类的血管特征点进行时序分析和预测分析； 所述智能诊断模块对比预测分析的结果和存储的知识图谱，给出结果建议； 时序分析和预测分析的步骤包括： 数据处理：对于模型的输入数据，需要进行处理：将特征点位置、尺度和方向的信息编码成向量形式，并进行标准化的预处理操作； 构建LSTM模型：根据输入数据的特点和任务需求，设计LSTM模型的结构，包括LSTM层的数量和大小、激活函数、优化器的参数；模型包括两层LSTM和一个全连接层，其中输入数据是设置大小的二值图像，LSTM层的激活函数是Sigmoid，全连接层的激活函数是Sigmoid，模型的优化器是Adam，损失函数是二元交叉熵；在模型训练中，使用批量梯度下降来进行优化； 模型训练：使用已准备好的SIFT特征点位置数据集作为训练集，进而对LSTM模型进行训练，在训练过程中，可以使用交叉验证的方法进行模型调参优化； 模型评估：使用测试数据集对LSTM模型进行评估，计算预测位置和实际位置之间的误差，可以使用均方误差MSE或其他指标来评估模型的性能； 模型应用：对于新的图像数据，将其输入到SIFT特征提取算法中，获取SIFT特征点的位置、尺度和方向的信息，并将这些信息输入到已训练好的LSTM模型中进行位置预测。

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同济大学，其通讯地址为：200092 上海市杨浦区四平路1239号；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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