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龙图腾网恭喜首都医科大学附属北京天坛医院申请的专利一种CT/CTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化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：CN119693397B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06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：202510200695.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种CT/CTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化方法及系统是由熊云云;王拥军;王程博;王上;路正钊设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种CT/CTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明的目的是提供一种CTCTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化方法及系统，包括以下步骤：数据采集与预处理；CT与CTP图像配准；CTP功能参数提取；深度学习模型训练；模型预测与病灶标注；病灶体积计算；结果可视化与输出；能够在普通CT影像的基础上，通过先进的技术手段补足其功能性信息的缺失。

本发明授权一种CT/CTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种CTCTP多模态缺血半暗带自动标注与可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据采集与预处理：收集配对的CT影像和CTP影像，确保两个影像覆盖相同解剖区域且采集时间间隔小于时间阈值；S2、三维点云转换与特征提取：分别将CT影像与CTP影像中的脑组织部分提取后，采用阈值分割与表面重建的方法转换成三维点云表示；通过基于几何形状和纹理信息的点云特征提取算法，获取关键解剖结构的三维分布；S3、基于三维点云的深度学习配准：将三维点云表示输入至深度神经网络实现CT影像与CTP影像的粗配准与精细配准；配准过程包括通过基于关键点匹配的网络估计初始刚性变换，再通过细化网络迭代更新非线性变形场，最终获得CT影像对齐到CTP影像坐标空间的最优变换参数；S4、CTP功能参数生成：从三维点云表示中提取CTP影像的Tmax和CBF功能参数对应的区域，并在三维点云表示中CT影像的对应位置标记低灌注区的掩膜和梗死核心区的掩膜；S5、深度神经网络分割模型训练：在配准后的统一坐标空间中，将包含掩膜的CT影像对应的三维点云表示作为训练样本，结合Dice损失或加权交叉熵损失，训练得到能从CT影像中预测功能区掩膜的分割模型；S6、病灶区域预测与缺血半暗带判定：将待测CT影像输入训练好的分割模型，输出低灌注区与梗死核心区的掩膜；通过两者差集得到缺血半暗带区域掩膜。

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