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龙图腾网获悉北京理工大学申请的专利冠状动脉狭窄自动检测方法和系统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：CN115880227B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-10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：202211425041.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权冠状动脉狭窄自动检测方法和系统是由艾丹妮;韩涛;杨健;宋红;范敬凡;肖德强设计研发完成，并于2022-11-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本冠状动脉狭窄自动检测方法和系统在说明书摘要公布了：冠状动脉狭窄自动检测方法及系统，解决了依赖分割结构的累积误差问题和难以提取冠状动脉造影序列的帧间关联信息的问题，从而快速、有效地得到准确的狭窄检测结果，为后续冠状动脉病变分析提供更精确的狭窄位置。方法包括：1语义特征图和狭窄建议框提取，从输入的冠状动脉造影序列中自动提取每帧图像的语义特征图和狭窄建议框；2时空特征聚集，利用语义特征图和狭窄建议框生成冠状动脉造影序列的时空RoI特征，并通过学习时空RoI特征的上下文关联进行时空特征聚集，生成增强的RoI特征；3狭窄结果预测，将增强的RoI特征输入到多任务输出网络中，预测冠状动脉造影序列的狭窄检测结果。

本发明授权冠状动脉狭窄自动检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.冠状动脉狭窄自动检测方法，其特征在于：其包括以下步骤： 1语义特征图和狭窄建议框提取，从输入的冠状动脉造影序列中自动提取每帧图像的语义特征图和狭窄建议框； 2时空特征聚集，利用语义特征图和狭窄建议框生成冠状动脉造影序列的时空RoI特征，并通过学习时空RoI特征的上下文关联进行时空特征聚集，生成增强的RoI特征； 3狭窄结果预测，将增强的RoI特征输入到多任务输出网络中，预测冠状动脉造影序列的狭窄检测结果； 所述步骤2包括： 2.1对于序列图像中当前帧的狭窄建议框，在局部窗口内向上、下、左、右四个方向移动，生成空间RoIs，并将狭窄建议框所代表的RoI也纳入空间RoIs中；采用同样的方式将当前帧的狭窄建议框在其他的帧上平移，生成时序RoIs；将空间RoIs和时序RoIs组合，作为当前帧上狭窄建议框相关的时空RoIs； 2.2通过RoIAlign操作，利用时空RoIs在已探测的语义特征图上提取大小相同的时空RoI特征； 2.3将时空RoI特征向量化，并进行线性投影，生成当前帧上狭窄建议框相关的时空tokens； 2.4将得到的时空tokens进行位置编码，添加到时空tokens上，记录tokens的时空位置； 2.5将添加位置编码的时空tokens输入到Transformer编码器中，学习时空tokens长范围的上下文关联，其中，Transformer编码器由四层连续的Transformer层组成； 2.6将Transformer编码器的输出结果进行特征融合，从而将时空tokens所代表的邻近时空RoI特征注入到狭窄建议框所代表的RoI特征中，得到时空特征聚集后的token； 2.7对时空特征聚集后的token进行线性投影和张量化，得到代表狭窄建议框的增强RoI特征。

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