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龍圖騰網獲悉深圳睿心智能醫療科技有限公司申請的專利冠脈CT圖像的減影方法、裝置、電子設備及存儲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：CN115147320B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-09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：202210746283.9，技術領域涉及：G06T5/50；該發明授權冠脈CT圖像的減影方法、裝置、電子設備及存儲介質是由張瑜;馬駿;鄭凌霄;蘭宏志設計研發完成，并于2022-06-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本冠脈CT圖像的減影方法、裝置、電子設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請提供了一種冠脈CT圖像的減影方法、裝置、電子設備及存儲介質，包括：獲取目標患者的增強CT圖像和平掃CT圖像；通過第一特征點提取模型，提取增強CT圖像的第一特征點集；通過第二特征點提取模型，提取平掃CT圖像的第二特征點集；基于第一特征點集和第二特征點集，確定目標變換矩陣；基于平掃CT圖像和目標變換矩陣進行坐標變換處理，得到變換后的平掃CT圖像；使用增強CT圖像中所有像素點的灰度值減去變換后的平掃CT圖像相應像素點處的灰度值，得到減影CT圖像。通過本方案所提供的減影方法，可自動得到減影CT圖像，并通過對增強CT圖像和平掃CT圖像進行精準的圖像配準，從而提高了減影CT圖像的準確度。

本發明授權冠脈CT圖像的減影方法、裝置、電子設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種冠脈CT圖像的減影方法，其特征在于，所述減影方法包括： 獲取目標患者的增強CT圖像和平掃CT圖像；所述增強CT圖像和所述平掃CT圖像均為所述目標患者冠狀動脈處的CT圖像； 將所述增強CT圖像輸入預先訓練好的第一特征點提取模型中，提取所述增強CT圖像的第一特征點集；并確定每個第一特征點的預測標簽以及空間坐標；所述第一特征點提取模型為對第一神經網絡進行訓練所確定的； 將所述平掃CT圖像輸入預先訓練好的第二特征點提取模型中，提取所述平掃CT圖像的第二特征點集；并確定每個第二特征點的預測標簽以及空間坐標；所述第二特征點集中特征點的數量與所述第一特征點集中特征點的數量相同；所述第二特征點提取模型為對第二神經網絡進行訓練所確定的；所述第一神經網絡和第二神經網絡為孿生神經網絡中的兩個子網絡；所述第一神經網絡和所述第二神經網絡進行交替迭代訓練，在交替迭代訓練時，所述第一神經網絡和所述第二神經網絡的網絡參數共享；所述第一神經網絡和所述第二神經網絡的初始網絡參數相同； 基于所述第一特征點集和所述第二特征點集，通過迭代計算，確定所述第一特征點集和所述第二特征點集之間的目標變換矩陣； 基于所述平掃CT圖像和所述目標變換矩陣進行坐標變換處理，得到變換后的平掃CT圖像，以實現所述平掃CT圖像與所述增強CT圖像的圖像配準； 使用所述增強CT圖像中所有像素點的灰度值減去所述變換后的平掃CT圖像相應像素點處的灰度值，得到減影CT圖像。

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