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龙图腾网获悉广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)申请的专利一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测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：CN116485755B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202310453250.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测方法是由刘春丽;江倩;温宇;邓宇;曾庆思;陈德彦;马冉;陈扬航;何嘉豪设计研发完成，并于2023-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测方法，涉及医学图像处理分割技术。获取双期相CT肺血管造影图像；构建栓塞区域分割模型，将双期相CT肺血管造影图像输入至栓塞区域分割模型中进行栓塞检测分析，以获取双期相肺栓塞检测图像；构建造影图像配准训练模型；将双期相肺栓塞检测图像输入至造影图像配准训练模型中进行基于位移场的空间变换，以获取肺动脉栓塞区域检测图像和肺静脉栓塞区域检测图像；根据肺动脉栓塞区域检测图像和肺静脉栓塞区域检测图像中所包含的孤立肺栓塞区域之间的交叠比关系，判断孤立肺栓塞区域是否为阳性栓塞区域。本发明结合了两个期相的图像信息，可以更有效地识别出假阳性栓塞区域。

本发明授权一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CT肺血管造影图像的自动肺栓塞检测方法，其特征在于，包括以下步骤， 步骤一、获取双期相CT肺血管造影图像； 步骤二、构建一基于卷积神经网络的栓塞区域分割模型，将所述双期相CT肺血管造影图像输入至栓塞区域分割模型中进行栓塞检测分析，以获取双期相肺栓塞检测图像； 步骤三、构建一基于卷积神经网络的造影图像配准训练模型；将所述双期相肺栓塞检测图像输入至造影图像配准训练模型中进行基于位移场的空间变换，以获取肺动脉栓塞区域检测图像和肺静脉栓塞区域检测图像； 所述造影图像配准训练模型包括， 编解码模块，由m个卷积模块构成，用于输入两个标准三维脉期图像，并对两个所述标准三维脉期图像经过第1至第m2个卷积层模块进行下采样编码操作，然后经过第m2+1至第m个卷积层模块进行上采样解码，以输出位移场图像； 空间变换模块，用于根据所述位移场图像对两个标准三维脉期图像中的三维肺静脉期图像中的所有像素进行空间变换，得到配准后静脉期图像； 其中，m为1以上的自然数； 将所述双期相肺栓塞检测图像作为空间变换模块的图像输入，基于两个所述标准三维脉期图像得到的位移场图像对所述双期相肺栓塞检测图像进行空间变换，从而获取肺动脉栓塞区域检测图像和肺静脉栓塞区域检测图像； 步骤四、根据所述肺动脉栓塞区域检测图像和肺静脉栓塞区域检测图像中所包含的孤立肺栓塞区域之间的交叠比关系，判断所述孤立肺栓塞区域是否为阳性栓塞区域。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广州医科大学附属第一医院(广州呼吸中心)，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区沿江路151号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。