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龍圖騰網獲悉強聯智創(北京)科技有限公司申請的專利對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法、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：CN119887829B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510037151.2，技術領域涉及：G06T7/194；該發明授權對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法、設備及存儲介質是由楊光明;金海嵐;宋凌;印胤;秦嵐設計研發完成，并于2025-01-09向國家知識產權局提交的專利申請。

本對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法、設備及存儲介質在說明書摘要公布了：本申請公開了一種對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法、設備及存儲介質。所述方法包括：采集多模態影像數據，其中所述多模態影像數據包括數字減影血管造影數據、CT血管成像數據和磁共振血管成像數據；基于所述多模態影像數據進行血管分割并標注動脈瘤，以獲得血管分割結果和動脈瘤標注結果；根據所述血管分割結果和所述動脈瘤標注結果構建標簽數據；以及將所述血管分割結果和所述標簽數據輸入分割模型進行動脈瘤分割來獲得動脈瘤分割結果，以對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練。利用本申請的方案，可以提高分割模型的分割精度，以獲得更準確的動脈瘤分割結果。

本發明授權對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法、設備及存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練的方法，包括： 采集多模態影像數據，其中所述多模態影像數據包括數字減影血管造影數據、CT血管成像數據和磁共振血管成像數據； 基于所述多模態影像數據進行血管分割并標注動脈瘤，以獲得血管分割結果和動脈瘤標注結果； 根據所述血管分割結果和所述動脈瘤標注結果構建標簽數據，所述標簽數據包括第一標簽數據、第二標簽數據以及第三標簽數據，其中，所述第一標簽數據用于表征非動脈瘤；所述第二標簽數據以及所述第三標簽數據用于表征不同類別的動脈瘤；以及 將所述血管分割結果和所述標簽數據輸入分割模型進行動脈瘤分割來獲得動脈瘤分割結果，以對用于分割動脈瘤的分割模型進行訓練； 其中根據所述血管分割結果和所述動脈瘤標注結果構建標簽數據包括： 將所述血管分割結果上并且未處于所述動脈瘤標注結果上的前景像素點設置為第一標簽數據； 計算所述血管分割結果上的前景像素點至背景像素點之間的最短距離；以及 將所述最短距離與距離閾值進行比較和判斷相應前景像素點是否位于所述動脈瘤標注結果內； 響應于所述最短距離小于等于所述距離閾值，并且相應前景像素點位于所述動脈瘤標注結果內，將相應前景像素點設置為所述第二標簽數據；或者 響應于所述最短距離大于所述距離閾值，并且相應前景像素點位于所述動脈瘤標注結果內，將相應前景像素點設置為所述第三標簽數據，以構建所述標簽數據。

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