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龍圖騰網(wǎng)恭喜復旦大學申請的專利識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)和方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN113592764B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-06-17發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010371199.4，技術(shù)領域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)和方法是由蔣李;楊鳴;方文星設計研發(fā)完成，并于2020-05-01向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)和方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于生物醫(yī)藥技術(shù)領域，涉及醫(yī)學圖像應用系統(tǒng)和方法，具體涉及一種可以識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)和方法。本發(fā)明包括模型訓練部分或者模型預測部分，通過將目標血管段與正常血管三維表面分別建模并且進行比較，識別或者分割動脈瘤。本發(fā)明可提取和保留所有動脈瘤共同的形態(tài)學特征如，管壁結(jié)構(gòu)的局限性或彌漫性擴張與膨出，使得深度學習的應用成為可能；并能顯著地降低動脈瘤數(shù)據(jù)標注的工作量與難度，增加標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量與數(shù)量，增強深度學習方案的泛化能力。

本發(fā)明授權(quán)識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)和方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種識別和分割不同模態(tài)不同解剖部位動脈瘤的系統(tǒng)，其特征在于，所述的系統(tǒng)包括模型訓練部分或者模型預測部分，通過將目標血管段與正常血管三維表面分別建模并且進行比 較，識別或者分割動脈瘤；其中 所述的模型訓練部分包括下列模塊： 血管提取模塊，通過自適應閾值及區(qū)域生長方法提取血管； 血管三維表面模型生成模塊，將分割的二值圖像轉(zhuǎn)化為三維表面模型，并對其進行平滑，以去除噪聲以及非流形表面； 動脈瘤標注模塊，通過使用三維表面模型進行標注； 動脈瘤血管段提取模塊，選取與標注動脈瘤測地距離小于某一閾值的血管范圍作為最終血管段； 正常血管段提取模塊，在以血管交叉點為中心，隨機選取測地距離小于某一閾值的血管范圍作為正常血管段； 模型訓練模塊，三維表面模型使用不同的卷積結(jié)構(gòu)，直觀顯示動脈瘤的三維拓撲結(jié)構(gòu)和形態(tài)；所述的模型預測部分包括： 血管提取模塊，通過自適應閾值及區(qū)域生長方法提取血管； 血管三維表面模型生成模塊，采用marchingcubes算法將上述分割的二值圖像轉(zhuǎn)化為三維表面模型，并對其進行平滑，以去除噪聲以及非流形表面； 疑似動脈瘤定位模塊，通過自動或半自動的方式來定位動脈瘤； 目標血管段提取模塊，選取與種子點測地距離小于某一閾值的血管范圍作為目標血管段； 動脈瘤分割模塊，加載訓練的模型，對提取的目標血管段進行深度學習預測得到動脈瘤的分割結(jié)果； 動脈瘤顯示模塊，將分割的動脈瘤與原始圖像中的血管三維表面模型疊加顯示。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區(qū)邯鄲路220號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。