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龙图腾网获悉科亚医疗科技股份有限公司申请的专利基于分割网络的血管斑块检测装置和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：CN114298193B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202111570816.4，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权基于分割网络的血管斑块检测装置和方法是由孙成伟;李广;王琪;孙泽宇;曹坤琳;宋麒设计研发完成，并于2021-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分割网络的血管斑块检测装置和方法在说明书摘要公布了：本申请涉及基于分割网络的血管斑块检测装置和方法，该装置包括：预处理模块，用于对血管图像进行预处理；特征提取模块，包括编码器和解码器，编码器用于对经预处理的血管图像进行下采样，解码器用于对经下采样的血管图像进行上采样，通过上采样弥补下采样过程中丢失的信息；以及分类网络模块，用于基于上采样后的血管图像输出血管图像有无斑块的结果。根据本申请的方案，在分割网络中使用3D卷积核，可以很好的学习到层间信息；通过上采样弥补下采样过程中丢失的信息，有利于降低斑块漏检的概率；下采样的每一层和上采样的相应层之间有跨层链接，能够更准确地检测血管；此外，在对分割网络进行训练的过程中添加分割分支，进一步提高检测精度。

本发明授权基于分割网络的血管斑块检测装置和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于分割网络的血管斑块检测装置，包括： 预处理模块，用于对拉直后的血管图像进行预处理，所述血管图像包括n个层，其中n大于1，所述n个层中每一层对应一个血管截面； 特征提取模块，包括编码器和解码器，所述编码器用于对经预处理的血管图像进行下采样，所述解码器用于对经下采样的血管图像进行上采样； 分类网络模块，用于基于上采样后的血管图像输出所述n个层的血管图像分别有无斑块的结果；其中，所述特征提取模块和所述分类网络模块均是经过训练的神经网络模块，所述分类网络模块基于样本标签和所述分类网络模块预测的所述n个层有无斑块的概率计算第一损失L分类＝-q*logp+1-q*log1-p，其中，q表示所述样本标签，p表示所述分类网络模块预测的所述n个层有无斑块的概率；其中，所述分类网络模块包括全局最大值获取单元和全连接层单元，其中，所述全局最大值获取单元用于在所述n个层的血管图像的每个层中取全局最大值，所述全连接层单元基于所述全局最大值获取单元输出的结果，计算并输出所述n个层分别有无斑块的结果；以及 分割网络模块，用于在对所述特征提取模块和所述分类网络模块进行神经网络训练的过程中，对所述解码器输出的上采样结果进行处理，获得所述n个层图像中每个像素有无斑块的概率，并且基于所预测的所述n个层图像中每个像素有无斑块的概率和标注的掩模图像信息计算第二损失L分割＝2*sumc*gtsumc+sumgt，其中，c表示所述分割网络模块预测的所述n个层图像中每个像素有无斑块的概率，gt表示所述标注的掩模图像信息。

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