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龍圖騰網獲悉華北電力大學(保定)申請的專利一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法、系統、設備及介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116313101B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310411213.2，技術領域涉及：G16H50/30；該發明授權一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法、系統、設備及介質是由孫正;焦文彬設計研發完成，并于2023-04-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法、系統、設備及介質在說明書摘要公布了：本發明公開一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法、系統、設備及介質，基于全連接網絡模型搭建用于確定狹窄遠端血流儲備分數的網絡模型，從采集的IVUS或IVOCT圖像序列中提取血管的幾何特征，并計算跨狹窄區域的壓力損失，將目標血管段的幾何特征參數集和跨狹窄區域的壓力損失的計算數值共同輸入訓練后的網絡模型，輸出目標血管段狹窄遠端的血流儲備分數。本發明采用深度學習技術，將數據驅動與物理知識相結合，整合冠脈的生理學和形態學信息，提高了冠脈病變生理評估的準確性。

本發明授權一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法、系統、設備及介質在權利要求書中公布了：1.一種冠狀動脈血流儲備分數確定方法，其特征在于，包括： 批量構建發生病變的冠脈左前降支的血管仿真模型； 對每個血管仿真模型進行穩態血流動力學仿真，獲得每個血管仿真模型血流儲備分數的仿真數值；具體包括： 使用六面體網格對血管仿真模型進行網格劃分，并將血管仿真模型的邊界層設定為三層； 設置流體材料和邊界條件；所述設置的流體材料包括將血液設定為不可壓縮的牛頓流體，密度為1050kgm3，粘度為0.0035Pa·s；所述設置的邊界條件包括假設血管壁為不可滲透剛性管壁，血管壁面采用無滑移條件，入口邊界條件設置為0.35ms的固定充血流速，出口邊界條件設置為0Pa； 對設置流體材料和邊界條件的血管仿真模型進行穩態血流動力學仿真，提取狹窄段的仿真壓降； 假設血管入口的壓強為80mmHg，利用公式，計算血管仿真模型血流儲備分數的仿真數值； 確定每個血管仿真模型的幾何特征參數集和跨狹窄區域的壓力損失的計算數值；具體包括： 沿血管仿真模型的管腔中心線以相同間隔采樣得到一系列二維橫截面切片； 從所有二維橫截面切片中提取10個幾何特征參數，構成血管仿真模型的幾何特征參數集；所述幾何特征參數集包括最小管腔截面積、近端參考管腔截面積、遠端參考管腔截面積、狹窄面積百分比、病變長度、入口長度、出口長度、到病變的距離、最小管腔面積處的管腔偏心率，以及最大狹窄處管腔和管壁中膜兩個中心的平均距離； 利用公式，計算血管仿真模型跨狹窄區域的壓力損失；式中，和分別為由粘性摩擦和流動分離引起的局部壓力損失系數，，；為絕對血液粘度，為血液密度，為狹窄段長度，為參考管腔橫截面積，為狹窄段的管腔橫截面積；為充血流速； 將每個血管仿真模型的幾何特征參數集和跨狹窄區域的壓力損失的計算數值共同作為輸入，每個血管仿真模型血流儲備分數的仿真數值作為輸出，構造數據集； 基于全連接網絡模型搭建用于確定狹窄遠端血流儲備分數的網絡模型； 利用所述數據集訓練所述網絡模型，獲得訓練好的網絡模型； 對采集的血管內超聲圖像序列或血管內光學相干層析成像圖像序列進行圖像分割，并提取目標血管段的管腔和管壁輪廓，進而確定目標血管段的幾何特征參數集和跨狹窄區域的壓力損失的計算數值； 將目標血管段的幾何特征參數集和跨狹窄區域的壓力損失的計算數值共同輸入訓練后的網絡模型，輸出目標血管段狹窄遠端的血流儲備分數。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人華北電力大學(保定)，其通訊地址為：071000 河北省保定市蓮池區永華北大街619號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。