中日友好医院(中日友好临床医学研究所);北京化工大学郑金刚获国家专利权
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龙图腾网获悉中日友好医院(中日友好临床医学研究所);北京化工大学申请的专利基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法、系统及存储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：CN118570189B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-03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：202410949293.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法、系统及存储介质是由郑金刚;张帆;叶子翔;曹利彬;安硕研;马飞;车武强;高艳香;于长安;穆亚琨设计研发完成，并于2024-07-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法、系统及存储介质，涉及医学心血管图像处理技术领域。本发明包括以下步骤：对待检测冠脉不同血管造影投照体位进行综合评价；根据CT血管造影独立标记原始数字减影血管造影图像上的钙化病变；使用U‑net神经网络结合焦点损失函数学习和鉴定标记的钙化病变；将U‑net神经网络输出结果输入至LSTM网络计算钙化评分。本发明提高了冠状动脉钙化检测的准确性和提高机器学习算法的预测性能。
本发明授权基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的冠脉造影钙化识别方法，其特征在于，包括以下步骤： 对待检测冠脉不同血管造影投照体位进行综合评价； 根据CT血管造影独立标记原始数字减影血管造影图像上的钙化病变；其中，对每个患者的血管的多个投照体位进行钙化标注；所述多个投照体位用于评价左冠状动脉血管和右冠状动脉血管； 将所述多个投照体位作为输入，使用U-net神经网络结合焦点损失函数学习和鉴定标记的钙化病变，输出多个投照体位的分割结果； 将U-net神经网络输出结果输入至LSTM网络计算钙化评分。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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