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龙图腾网获悉天津医科大学申请的专利脑血管CTA图像的狭窄区域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：CN114266742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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：202111549858.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权脑血管CTA图像的狭窄区域检测方法是由康晓东;刘汉卿;王笑天;韩俊玲;杨靖怡设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本脑血管CTA图像的狭窄区域检测方法在说明书摘要公布了：本发明申请公开了脑血管CTA图像的狭窄区域检测方法，该方法包括：输入待处理的多幅脑血管CTA图像；通过第一预设卷积神经网络得到所述待处理脑血管CTA图像对应的第一特征图；将所述的第一特征图经过第二预设卷积神经网络后得到待处理脑血管CTA图像的第二特征图；将所述的第二特征图经过RPN网络后得到带处理脑血管CTA图像的第三特征图；以及将所述的第三特征图经过级联检测器后得到最终结果预测图。本申请解决了检测识别较差的技术问题。通过本申请的方法，能够将较小的狭窄区域进行定位。

本发明授权脑血管CTA图像的狭窄区域检测方法在权利要求书中公布了：1.脑血管CTA图像的狭窄区域检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤101，在Python编程软件中通过opencv输入待处理的多幅脑血管CTA图像； 所述脑血管CTA图像包括横断位，冠状位和矢状位的三维成像，脑血管狭窄区域的检测在横断位上进行； 步骤102，将每一幅待处理脑血管CTA图像分别输入至第一预设卷积神经网络进行处理后得到与每一幅所述待处理脑血管CTA图像对应的第一特征图，每一幅所述的第一特征图包括脑血管及其周围组织的轮廓曲线的低维图像信息； 所述第一预设卷积神经网络采用LibraRCNN卷积神经网络，其中在LibraRCNN卷积神经网络的骨干网络的卷积层中使用可变卷积层，通过添加偏移量使卷积核在不同方向上产生位移，得到多幅包含脑血管及其周围组织的轮廓曲线的低维图像信息的第一特征图； 步骤103，通过图像处理得到多幅包含脑血管位置和形态的全局信息图，具体步骤如下： 将多幅第一特征图经过第二预设卷积神经网络进行处理后得到待处理脑血管CTA图像的多幅第二特征图，所述的多幅第一特征图与多幅第二特征图保持同一断层面的对应关系，每一幅所述的第二特征图包括脑血管及其周围组织位置的高维图像信息； 所述的第二预设卷积神经网络是采用LibraRCNN卷积神经网络，其中LibraRCNN卷积神经网络的平衡金字塔中的卷积层中使用非局部神经网络层，通过进行重复卷积运算操作，从而实现对多幅第二特征图上的图像信息进行全局的信息整合； 步骤104，将第二特征图输入至RPN网络中，依次通过RPN中的多个卷积层和池化层分别进行卷积和下采样操作，输出第三特征图，所述的第三特征图是多尺度的并且包含多个狭窄部位的建议候选区域； 步骤105，通过级联检测器确定狭窄区域的位置及大小，得到包含提示狭窄区域的位置及大小的预测结果图，具体实现步骤如下： 第一步，将每一幅第二特征图和第三特征图进行匹配后输入至级联检测器中，通过全连接层和sigmoid函数三次微调，将每次检测头输出的偏移量和感兴趣区域解码作为下一阶段感兴趣区域的输入，所述的微调包括对脑血管检测框位置和类别的微调； 第二步，将第三次微调输出的偏移量和感兴趣区域解码，通过python中的matplotlib库进行可视化操作，在以脑血管CTA为原图的基础上，绘制彩色矩形框和标签作为预测结果图，所述的彩色矩形框中为狭窄的脑血管，标签信息为所属类别的置信区间。

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