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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剪切力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：CN117952939B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202410133372.5，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剪切力的实时测量方法是由马振鹤;宋佰航;赵玉倩;王毅;刘健;栾景民;杨艳秋设计研发完成，并于2024-01-31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剪切力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剪切力的实时测量方法。使用SD‑OCT成像系统采集图像，获取结构图和流速图。通过分度头旋转改变探头光束的入射角来记录多普勒角。ALSegNet网络用于提取结构图中心脏流出道的流动区域；流速图结合提取的流动区域，通过层流模型流速梯度以及三维旋转矫正算法计算心脏流出道壁剪切力。本方法设计的ALSegNet网络复杂度小，能够迁移到移动设备中，并且推理速度快，其中并行子网络以及PDAM能在一定程度上保证OFT血流区域的目标不被丢失，即具有较高的推理精度。本方法能够以较快的速度实时获取心脏流出道壁剪切力。

本发明授权一种基于神经网络的心脏流出道壁剪切力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剪切力的实时测量方法，其特征在于，具体如下： 使用搭建的SD‑OCT成像系统采集图像，获取结构图和流速图； 在SD‑OCT成像系统中将探头臂安装在有刻度的分度头上，通过分度头旋转改变探头光束的入射角记录多普勒角； ALSegNet网络用于提取结构图中心脏流出道的流动区域；流速图结合提取的流动区域，通过层流模型流速梯度以及三维旋转矫正算法计算心脏流出道壁剪切力； 所述ALSegNet网络包括CNN骨干网络、空洞空间金字塔池化‑挤压和激励模块、解码器、分类与框回归子网络、非极大值抑制模块NMS以及概率依赖注意力模块PDAM； ALSegNet网络的输入为结构图，通过CNN骨干网络作为编码器提取特征，得到的特征图输入至空洞空间金字塔池化‑挤压和激励模块，得到多尺度的特征图，将多尺度特征图输入至解码器；所述解码器的特征层分为三部分，第一部分特征层得到的特征图输入至分类与框回归子网络，得到的边界框输入至非极大值抑制模块模块得到心脏流出道边界框；解码器第二部分特征层得到的特征图经过上采样后与心脏流出道边界框一同输入至概率依赖注意力模块，概率依赖注意力模块得到的特征图输入至解码器第三部分特征层输出得到提取的流动区域。

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