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龙图腾网恭喜深圳市龙岗区第三人民医院申请的专利一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法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：CN119517385B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202510089411.0，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法是由孙凯;韩瑞娟;张志龙;战跃福;周珊珊;刘淑蓉;张振设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法，包括以下步骤：获取患者心脑血管数据；对所述患者心脑血管数据进行图像预处理和数据标注获取三维心脑血管数据，根据三维心脑血管数据利用第一卷积神经网络建立易损斑块识别模型；提取三维血管影像，针对所述三维血管影像建立流体仿真模型，利用流体仿真模型获取血流信息；根据所述易损斑块识别模型的输出和所述血流信息获取破裂诱因和预警信息，将所述破裂诱因和所述预警信息输入第二卷积神经网络模型，构建预警模型；有利于直接便捷地获取易损斑块详细的数据信息，为诊治节省了人力物力；为医生针对易损斑块进行诊治提供了精确有力的参考，有利于早期发现心脑血管疾病的高危人群。

本发明授权一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于易损斑块影像识别的心脑血管预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，利用大数据技术从医疗共享平台获取患者心脑血管数据，并根据患者心脑血管数据建立血管影像数据库；步骤S2，对所述患者心脑血管数据进行图像预处理和数据标注获取三维心脑血管数据，根据三维心脑血管数据利用第一卷积神经网络建立易损斑块识别模型；步骤S3，提取三维心脑血管数据中的三维血管影像，针对所述三维血管影像建立流体仿真模型，利用流体仿真模型获取血流信息，所述血流信息包括静息血流信息、充血血流信息和血流储备系数；步骤S4，根据所述易损斑块识别模型的输出和所述血流信息获取破裂诱因和预警信息，并将所述破裂诱因和所述预警信息输入第二卷积神经网络模型，构建预警模型；所述步骤S4具体包括以下步骤：步骤S401，通过斑块识别模型获取各组患者心脑血管数据的斑块类别、斑块特征和血管狭窄程度，并通过三维流体仿真模型获取各组患者心脑血管数据的静息血流信息和血流储备系数；步骤S402，医生根据各组患者心脑血管数据的斑块类型、斑块特征、血管狭窄程度、静息血流信息和血流储备系数进行易损斑块的破裂诱因和预警信息标注；步骤S403，将标注后的斑块类型、斑块特征、血管狭窄程度、静息血流信息和血流储备系数输入第二卷积神经网络进行训练，所述斑块类型、所述斑块特征、所述血管狭窄程度、所述静息血流信息和所述血流储备系数作为输入，所述破裂诱因和预警信息作为输出，建立第二卷积神经网络模型，所述第一卷积神经网络模型和第二卷积神经网络模型联合构建为预警模型；步骤S404，将影像测试集输入所述预警模型，利用第一卷积神经网络模型获取影像测试集的第二斑块类别、第二斑块特征和第二血管狭窄程度，利用第二卷积神经网络获取影像测试集的第二破裂诱因和第二预警信息，并根据所述患者心脑血管数据获取所述影像测试集的诊断信息，并利用关键词提取根据所述诊断信息获取影像测试集的第一斑块类别、第一斑块特征、第一血管狭窄程度、第一破裂诱因和第一预警信息，并根据所述第一斑块类别、所述第一斑块特征和所述第一血管狭窄程度获取第一卷积神经网络模型的第一拟合度，并根据所述第一拟合度调整第一卷积神经网络模型的模型参数，直至所述第一拟合度达到第一预期阈值，根据所述第一破裂诱因和所述第一预警信息获取第二卷积神经网络模型的第二拟合度，并根据第二拟合度获取调整第二卷积神经网络模型，直至所述第二拟合度达到第二预期阈值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人深圳市龙岗区第三人民医院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市龙岗区横岗街道松柏路278号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。