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龙图腾网恭喜核工业总医院申请的专利一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别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：CN119850604B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202510320026.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别方法及系统是由石际俊设计研发完成，并于2025-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗辅助技术领域，公开了一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别方法及系统，识别方法，包括以下步骤：获取用户的历史CTA影像资料数据和临床参数；根据CTA影像资料数据采用三维重建技术，构建茎突三维图像，基于茎突三维图像构建图结构；将CTA影像资料数据编码后输入到CNN模型中，输出识别出的茎突异常区域和颈动脉夹层特征；更新图结构的节点特征；构建茎突病变预测模型，将更新后的节点特征和用户的临床参数进行特征融合后输入到茎突病变预测模型中，茎突病变预测模型输出用户患颈动脉夹层的风险概率；本发明的识别方法通过结合三维重建技术和卷积神经网络模型，有助于更准确地诊断茎突过长及其引发的颈动脉夹层。

本发明授权一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种茎突过长相关颈动脉夹层影像识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤101，获取用户的历史CTA影像资料数据和临床参数，CTA影像资料数据包括用户的解剖结构信息、血管状况信息、病理变化信息和空间关系信息，临床参数包括用户的年龄、性别和病史信息；步骤102，根据CTA影像资料数据采用三维重建技术，构建茎突三维图像，基于茎突三维图像构建图结构，节点包括等距离划分的颈动脉，将不同的颈动脉标记成不同的节点，一个节点表示一条颈动脉中的一段，两个节点之间存在边的条件为这两段颈动脉之间相连；步骤103，将CTA影像资料数据编码后输入到CNN模型中，输出识别出的茎突异常区域和颈动脉夹层特征，CNN模型包括U-Net网络和输出层，U-Net网络包括编码器和解码器；步骤104，更新步骤102中构建的图结构的节点特征；步骤105，构建茎突病变预测模型，将更新后的节点特征和用户的临床参数进行特征融合后生成融合特征，将融合特征输入到茎突病变预测模型中，茎突病变预测模型输出用户患颈动脉夹层的风险概率；更新节点特征的方法，包括以下步骤：步骤201，将图结构中所有的节点特征进行线性变换，生成节点变换特征向量；线性变换的计算公式如下： ；其中，表示节点i的节点变换特征向量，表示节点i的初始特征向量，W表示权重矩阵；步骤202，计算节点i和节点j之间的注意力系数；注意力系数的计算公式如下： ；其中，表示节点i和节点j之间的注意力系数，表示节点i的节点变换特征向量，表示节点j的节点变换特征向量，a表示注意力向量，表示向量转置，表示函数，表示向量拼接；步骤203，归一化处理注意力系数；归一化处理注意力系数的计算公式如下： ；其中，表示归一化后的注意力系数，表示节点i的邻居节点集合，表示自然指数函数；步骤204，根据归一化的注意力系数，对邻居节点的特征进行加权聚合生成更新后的节点特征；加权聚合邻居特征的计算公式如下： ；其中，表示节点i的更新后的节点特征向量，表示节点j的初始特征向量，表示ReLU激活函数，表示归一化后的注意力系数；节点特征包括每个节点对应的颈动脉的三维坐标、颈动脉的血管状况信息、颈动脉的病理变化信息和颈动脉的空间关系信息；每个节点对应的颈动脉的三维坐标为该段颈动脉的中心点坐标，颈动脉的血管状况信息包括颈动脉的直径、颈动脉的血管壁厚度、颈动脉的血管腔通畅性，其中颈动脉的直径为每个节点所在段的平均动脉直径，颈动脉的血管壁厚度为每个节点所在段的平均动脉壁厚度，颈动脉的血管腔通畅性为从CTA影像资料数据获得原始值；颈动脉的病理变化信息包括动脉夹层的位置、范围、钙化情况、斑块分布，其中钙化情况、斑块分布以0或1表示，动脉夹层的位置、范围分别以动脉夹层的中点坐标和面积数值大小表示；颈动脉的空间关系信息包括茎突与邻近血管的距离和血管分叉处的空间配置，其中茎突与邻近血管的距离和血管分叉处的空间配置均由从CTA影像资料数据获得的信息表示。

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