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龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法及系统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：CN113744217B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202110977492.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法及系统是由聂烜;徐菲;李忠仙;刘晨设计研发完成，并于2021-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法及系统，首先选择包含CTA体数据的MHD文件或者DICOM序列，获取CTA体数据的体素、空间间距、三维图像大小信息，并进行可视化展示；然后使用基于三维空洞卷积神经网络追踪器的冠脉中心线提取方法完成冠脉中心线的全自动提取，生成冠脉中心线树并进行可视化展示；最终选择要分析的冠脉血管，在中心线三维展示区域将冠脉血管高亮展示，同时对选择的冠脉血管进行多角度拉直曲面重建，并进行可视化展示。本发明结合深度学习与迭代追踪算法完成冠脉中心线的全自动提取，充分利用了现有先进技术减轻临床医务人员的工作量，也减少了人为干预后处理技术的准确性，高效准确地实现医疗辅助作用。

本发明授权一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向CT影像的冠状动脉智能辅助分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过文件选择器选择包含CTA体数据的MHD文件或者DICOM序列，获取CTA体数据的体素、空间间距、三维图像大小信息，并进行可视化展示；步骤2：根据步骤1获取的CTA体数据的体素、空间间距、三维图像大小信息，使用基于三维空洞卷积神经网络的冠脉中心线提取方法完成冠脉中心线的全自动提取，生成冠脉中心线树并进行可视化展示；具体步骤如下：步骤2-1：数据预处理；步骤2-2：构建冠脉中心线提取模型并进行训练；所述冠脉中心线提取模型包括三个并行的三维空洞卷积神经网络，分别为SeedCNN、OstiaCNN和TrackCNN；三个三维空洞卷积神经网络的网络结构仅输出部分不同，输入均为尺寸大小为a×a×a的三维小体块，SeedCNN的输出部分最后一层执行回归进行预测，预测值为输入的三维小体块的中心体素与冠脉中心线的接近程度；OstiaCNN的输出部分最后一层执行回归进行预测，预测值为输入的三维小体块的中心体素与冠状动脉入口的接近程度；TrackCNN的输出部分包含两个分支，第一个分支使用分类预测出输入的三维小体块的中心体素的方向类别概率分布，第二个分支利用回归预测出输入的三维小体块的中心体素处的冠脉半径；步骤2-3：采用SeedCNN和OstiaCNN提取模型获取种子点队列和入口点队列；步骤2-4：使用TrackCNN结合迭代追踪算法模拟中心线追踪器提取单根冠脉中心线；步骤2-5：生成冠脉中心线树；步骤2-5-1：如果步骤2-4生成的单根冠脉中心线与入口点队列中的任一个入口点的距离小于等于设定值，则将该单根冠脉中心线保存；否则，如果步骤2-4生成的单根冠脉中心线与入口点队列中的所有入口点的距离都大于设定值，则将该单根冠脉中心线丢弃；步骤2-5-2：将种子点队列中与单根冠脉中心线重叠的种子点从种子点队列中移除；步骤2-6：从种子点队列中重新选取一个种子点，重复执行步骤2-4和步骤2-5，直到遍历种子点队列中的所有种子点，提取出多根冠脉中心线，形成冠脉中心线树；步骤3：从步骤2提取的冠脉中心线对应的冠脉血管中选择要分析的冠脉血管，在冠脉中心线三维展示区域将选择的冠脉血管高亮展示，同时对选择的冠脉血管进行多角度拉直曲面重建，并进行可视化展示。

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西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127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”。