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龍圖騰網獲悉江西瞬界醫療科技有限公司申請的專利一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法及裝置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：CN119564320B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16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：202411869784.1，技術領域涉及：A61B18/00；該發明授權一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法及裝置是由李淑萍;宓麟;趙磊;時帆;彭瓊雯;孫魁;崔瑞;王娟設計研發完成，并于2024-12-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法及裝置，該方法包括：獲取采集到的包含深度信息的醫療圖像數據，根據醫療圖像數據確定對應的包含有病灶的三維信息的病灶盒；對病灶盒進行分析分割得到病灶的輪廓和深度以及用于對病灶進行消融作用的電極的輪廓；以電極輪廓的邊界上的多個等間距的點為起點，分別向周圍發射預設條數的射線，獲取射線與病灶盒的交點的數量，以確定電極與病灶是否貼合；當電極與病灶貼合時，根據病灶的輪廓和深度確定對應的消融參數，融參數包括脈沖電壓、脈沖寬度、脈沖串數以及放電次數。本發明解決了現有技術中在進行消融參數確定時不夠準確的問題。

本發明授權一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種高頻脈沖電場消融的消融參數確定方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取采集到的包含深度信息的醫療圖像數據，根據所述醫療圖像數據確定對應的包含有病灶的三維信息的病灶盒； 對所述病灶盒進行分析分割得到病灶的輪廓和深度以及用于對病灶進行消融作用的電極的輪廓； 以電極輪廓的邊界上的多個等間距的點為起點，分別向周圍發射預設條數的射線，獲取所述射線與病灶盒的交點的數量，以確定所述電極與病灶是否貼合； 當所述電極與病灶貼合時，根據所述病灶的輪廓和深度確定對應的消融參數，其中，所述消融參數包括脈沖電壓、脈沖寬度、脈沖串數以及放電次數； 所述獲取采集到的包含深度信息的醫療圖像數據，根據所述醫療圖像數據確定對應的包含有病灶的三維信息的病灶盒的步驟包括： 將所述醫療圖像數據輸入至預訓練的病灶定位模型當中，得到對應的包含有病灶的三維信息的病灶盒； 其中，所述病灶定位模型的訓練過程為： 采集預設數量的歷史醫療圖像數據，每個歷史醫療圖像數據對應以預設框體框出病灶范圍和標注病灶類型得到訓練數據集； 將所述訓練數據集按預設的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，后將所述訓練數據集輸入至預設的神經網絡當中進行訓練直至模型參數趨于穩定得到所述病灶定位模型； 所述對所述病灶盒進行分析分割得到病灶的輪廓和深度以及用于對病灶進行消融作用的電極的輪廓的步驟包括： 將所述病灶盒輸入至預訓練的病灶分割模型當中，得到對應的病灶的輪廓和深度以及用于對病灶進行消融作用的電極的輪廓； 其中，所述病灶分割模型的訓練過程為： 采集預設數量的歷史病灶盒以及對應的病灶的輪廓和深度以及用于對病灶進行消融作用的電極的輪廓得到訓練數據集； 將所述訓練數據集按預設的比例劃分為訓練集、驗證集和測試集，后將所述訓練數據集輸入至預設的神經網絡當中進行訓練直至模型參數趨于穩定得到所述病灶分割模型； 所述根據所述病灶的輪廓和深度確定對應的消融參數的步驟包括： 將所述病灶的輪廓和深度輸入至預設訓練的第一消融參數確定模型當中，得到對應的消融參數； 其中，所述第一消融參數確定模型的訓練過程為： 采集歷史的消融參數以及對應的消融深度與消融長度作為訓練數據集，將所述訓練數據集輸入至樸素貝葉斯網絡當中進行訓練得到所述第一消融參數確定模型； 所述樸素貝葉斯網絡基于貝葉斯概率的公式，通過多次訓練調整消融深度與消融長度和消融參數的最佳關系； 其中，貝葉斯公式的數學表達為： ； 其中，PA∣B表示在事件B發生的條件下事件A發生的概率，PB∣A表示在事件A發生的條件下事件B發生的概率，PA是事件A獨立發生的先驗概率，PB是事件B發生的邊緣概率，事件A={脈沖電壓，脈沖寬度，脈沖串數，放電次數}，事件B={消融長度，消融深度}。

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江西瞬界醫療科技有限公司，其通訊地址為：334000 江西省上饒市信州區向陽大道一號；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”。