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龙图腾网获悉上海交通大学申请的专利基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析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：CN120876472B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511375383.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析方法是由胡晨曦;陈海洋;赵宜辰设计研发完成，并于2025-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析方法，属于医学图像处理领域，包括：构建联合群配准和分割模型，所述联合群配准和分割模型包括群配准编码器、分割编码器、任务间注意力模块、群配准解码器、分割解码器、图像形变模块和掩码形变模块；定义损失函数，所述损失函数包括配准损失、平滑损失、分割损失和任务间损失；构建心脏电影图像数据集，并基于所述心脏电影图像数据集训练和测试所述联合群配准和分割模型；针对新采集的心脏电影图像序列，利用训练好的模型预测运动场序列、逆运动场序列和掩码序列，并计算左心房心肌应变图、应变曲线和应变率曲线。本发明提升了应变分析的准确度、效率和可重复性。

本发明授权基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的全自动左心房心肌应变分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 构建联合群配准和分割模型，所述联合群配准和分割模型包括群配准编码器、分割编码器、任务间注意力模块、群配准解码器、分割解码器、图像形变模块和掩码形变模块； 所述群配准编码器以心脏电影图像序列作为输入，所述分割编码器以心脏电影图像序列作为输入； 所述任务间注意力模块用于： 对于群配准任务，以群配准任务的编码特征作为目标输入，以分割任务的编码特征作为辅助输入，通过互注意力计算得到群配准任务的融合特征； 对于分割任务，以分割任务的编码特征作为目标输入，以群配准任务的编码特征作为辅助输入，通过互注意力计算得到分割任务的融合特征； 其中，所述互注意力计算为：目标输入变量每个元素处的特征向量经过两个不同的线性映射后分别构成key和value，辅助输入变量每个元素处的特征向量经过一个线性映射后构成query，计算query与key间的内积并归一化作为注意力权重，再利用该权重对value进行加权求和，得到融合特征； 定义损失函数，所述损失函数包括配准损失、平滑损失、分割损失和任务间损失； 其中，所述任务间损失通过最小化形变掩码序列间的差异，同时约束群配准和分割网络，采取的差异函数为GroupwiseDice损失； 构建心脏电影图像数据集，并基于所述心脏电影图像数据集训练和测试所述联合群配准和分割模型； 针对新采集的心脏电影图像序列，利用训练好的模型预测运动场序列、逆运动场序列和掩码序列，根据运动场序列、逆运动场序列和掩码序列，计算左心房心肌应变图、应变曲线和应变率曲线。

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