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龙图腾网恭喜四川大学华西医院;杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司申请的专利cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质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：CN116167957B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202111350414.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质是由陈蕾;李娅娇;陈海鹏;盛邱炀;刘小青;俞益洲;李一鸣;乔昕设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分析软件和设备技术领域，具体涉及一种cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质。本发明的cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质能够实现如下心脏分流预测的方法：提取单帧cTTE数据，采用分割网络进行语义分割，得到所述单帧cTTE数据中可能存在微泡的区域；对该区域进行特征提取，得到该区域内的像素语义信息特征；提取单帧cTTE数据的前后数据组成待检测序列，利用光流网络得到运动特征图；将像素语义信息特征和运动特征图进行特征融合；进行分类，得到单帧cTTE数据的RLS程度估计。本发明具有流程简单、全程端到端、泛用性和鲁棒性好的特点，且能够限制降低了医生的工作量，具有很好的应用前景。

本发明授权cTTE图像处理方法、计算机设备、系统和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种cTTE图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，输入cTTE数据序列，提取单帧cTTE数据，采用分割网络进行语义分割，得到所述单帧cTTE数据中可能存在微泡的区域；步骤2，利用神经网络模型对步骤1得到的区域进行特征提取，得到该区域内的像素语义信息特征；步骤3，提取所述单帧cTTE数据的前后数据组成待检测序列，利用光流网络对所述待检测序列的像素运动状态进行预测，得到运动特征图；步骤4，将步骤2得到的像素语义信息特征和步骤3得到的运动特征图进行特征融合，得到语义-运动融合特征；步骤5，将步骤4得到的语义-运动融合特征送入网络分类器进行分类，得到所述单帧cTTE数据的RLS程度估计；步骤1中，所述分割网络由四种分割网络模型组成，四种所述分割网络模型分别用于对剑突下双房心切面、胸骨旁大动脉短轴切面、胸骨旁四腔心切面及其他标准切面的单帧cTTE数据进行语义分割；步骤1具体包括如下步骤：步骤1.1，从所述cTTE数据序列中提取单帧cTTE数据，将所述单帧cTTE数据输入单帧切面分类模型，对所述单帧cTTE数据的切面类型进行分类；步骤1.2，根据步骤1.1的分类结果，选择四种所述分割网络模型中对应的一种进行语义分割，得到所述单帧cTTE数据中可能存在微泡的区域；所述光流网络训练过程为:在目标帧前后提取连续图像帧组成共包含5至9帧的短序列，进行无监督光流网络训练；训练时，取其中相邻两帧图像帧I和图像帧II，分别以“图像帧I、图像帧II”和“图像帧II、图像帧I”的顺序送入CNN编码器解码器组得到前向光流图和反向光流图，计算两种光流图用到的编码器解码器组共享权重；此处用一个平滑损失函数进行监督，用于避免相邻像素光流值相差过大，使光流图符合平滑性假设；对于未被遮挡的像素，其前向光流是第二帧中对应像素反向光流的逆流，即前向后再反向回到原位置；如果出现较大的匹配误差，则认为该像素被遮挡；经过前向反向一致性检验后，判断图中像素被遮挡状态，从而得到前向遮挡图和反向遮挡图，这两张图视为一个掩码图，用于标明此位置像素是否被遮挡，这一信息用于辅助监督；此处用一个前向反向一致性损失进行监督，使得对于未被遮挡部分的像素，前向光流图和反向光流图趋于满足相互映射条件和亮度一致性假设，被遮挡部分的像素不参与损失计算；对于前述得到的前向光流图和反向光流图，根据光流可逆及亮度一致性假设，经过双线性采样反向映射得到映射帧，此处施加一个数据一致性损失监督，对映射帧和原图像帧的差异进行惩罚，使得两者的对应图像趋于一致，只有未被遮挡部分像素参与损失计算。

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