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龙图腾网恭喜中国科学院自动化研究所;北京科技大学;中国医学科学院北京协和医院申请的专利血管识别模型的训练方法、血管识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品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：CN119919773B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17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：202510402251.0，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权血管识别模型的训练方法、血管识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品是由刘市祺;张勃;李康;谢晓亮;周小虎;侯增广;来志超;刘暴设计研发完成，并于2025-04-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本血管识别模型的训练方法、血管识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品在说明书摘要公布了：本公开提供血管识别模型的训练方法、血管识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品，包括：将每个影像组输入对应的MSFUnet网络；将与多个MSFUnet网络对应的多个第一血管识别结果输入LSTM网络；基于每个MSFUnet网络输出的第一血管识别结果以及第一影像标签，计算第一损失；基于LSTM网络输出的血管识别最终结果以及第二影像标签，计算第二损失；通过基于第一损失调整MSFUnet网络的参数，并基于第二损失调整LSTM网络的参数。通过使用多帧融合算法L‑MSFUnet，即通过使用多张血管造影图像来进行血管识别，所考虑的数据量更多、数据内容更丰富，进而可以保证生成覆盖更全面的腹主动脉血管树，即可以有效提高血管识别的准确性。

本发明授权血管识别模型的训练方法、血管识别方法、装置、电子设备、存储介质和计算机程序产品在权利要求书中公布了：1.一种血管识别模型的训练方法，其特征在于，所述血管识别模型包含LSTM网络和多个MSFUnet网络，所述训练方法包括： 获取多张血管影像，其中，所述多张血管影像为通过向生物体的血管内注入造影剂所获得的影像； 将所述多张血管影像划分为多个影像组，其中，所述多个影像组与所述多个MSFUnet网络一一对应，每个影像组包含至少两张所述血管影像； 将每个影像组输入与该影像组对应的MSFUnet网络，获得该MSFUnet网络输出的第一血管识别结果； 将与所述多个MSFUnet网络一一对应的多个第一血管识别结果输入所述LSTM网络，获得血管识别最终结果； 其中，所述MSFUnet网络包含双注意力模块、通道注意力模块、多个编码器模块、多个残差卷积模块和多个光流模块； 所述将每个影像组输入与该影像组对应的MSFUnet网络，获得该MSFUnet网络输出的第一血管识别结果，包括： 通过所述多个编码器模块对该影像组进行编码，获取编码结果； 将所述编码结果输入所述双注意力模块，获得第一注意力结果； 通过所述多个光流模块对所述第一注意力结果进行光流处理，获得光流结果； 针对所述多个残差卷积模块中的第1个残差卷积模块，基于所述第一注意力结果、与该残差卷积模块同层的编码器模块的输出以及与该残差卷积模块同层的光流模块的输出，获取该残差卷积模块的残差卷积结果； 针对所述多个残差卷积模块中的第2个~第n个中的每个残差卷积模块，基于该残差卷积模块的前一层的残差卷积模块的输出、与该残差卷积模块同层的编码器模块的输出以及与该残差卷积模块同层的光流模块的输出，获取该残差卷积模块的残差卷积结果，其中，n为大于或者等于2的整数； 通过所述通道注意力模块基于所述第一注意力结果以及所述多个残差卷积模块中每个残差卷积模块的残差卷积结果，获取第二注意力结果； 基于所述多个残差卷积模块中位于最后一层的残差卷积模块输出的残差卷积结果以及所述第二注意力结果，获取所述MSFUnet网络的第一血管识别结果。

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中国科学院自动化研究所;北京科技大学;中国医学科学院北京协和医院，其通讯地址为：100190 北京市海淀区中关村东路95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”。