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龙图腾网获悉中国医学科学院北京协和医院申请的专利一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练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：CN121147701B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202511257633.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练方法是由俞楠泽;龙笑;王晓军;李硕;张梦迪设计研发完成，并于2025-09-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练方法，包括：获取样本数据集，对样本数据集进行预处理，获取包括训练集和测试集的训练数据集，每一样本为pix2pix的样本，包括：真大体图像，真大体图像所属的真血流灌注图；大体图像的真分割图像；将每一样本的三个图像分别输入到预先构建的TripleGAN神经网络中对应的四个生成器中，以及三个判别器基于四个生成器的输出和样本中对应的图像，获取总损失信息；进而对TripleGAN神经网络进行训练和测试，获得训练后的TripleGAN神经网络，将TripleGAN神经网络中接收大体图像并输出血流灌注图的生成器作为训练后的预测模型。上述方法解决了现有中量表评估不准确和采用LSCI评估成本高且费时费力的问题。

本发明授权一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练方法在权利要求书中公布了：1.一种用于获取瘢痕疙瘩的血流灌注图的预测模型训练方法，其特征在于，包括： 获取样本数据集，所述样本数据集的每一样本包括：至少有一处瘢痕疙瘩的大体图像，所述大体图像对应的血流灌注图；勾勒有瘢痕疙瘩边界的大体图像； 对所述样本数据集进行预处理，获取包括训练集和测试集的训练数据集，所述训练集包括配对样本，每一配对样本为pix2pix的样本，包括：真大体图像，所述真大体图像所属的真血流灌注图；大体图像的真分割图像； 将每一样本的三个图像分别输入到预先构建的TripleGAN神经网络中对应的四个生成器中，以及TripleGAN神经网络的三个判别器基于四个生成器的输出和样本中对应的图像，获取总损失信息； 所述将每一样本的三个图像分别输入到预先构建的TripleGAN神经网络中对应的四个生成器中，包括： 针对每一配对样本： 真大体图像输入到第一生成器GI2P，输出第一血流灌注图； 真血流灌注图输入到第二生成器GP2I，输出第一大体图像； 真大体图像输入到第三生成器GI2S，输出第一分割图像； 真分割图像输入到第四生成器的GS2I，输出第二大体图像； 第一血流灌注图输入到第一生成器GI2P，输出第三大体图像； 第一大体图像输入到第二生成器GP2I，输出第二血流灌注图； 第一分割图像输入到第三生成器GI2S，输出第四大体图像； 第二大体图像输入到第四生成器的GS2I，输出第二分割图像； 基于训练集、测试集和预先设定的总损失信息的目标值，对TripleGAN神经网络进行训练和测试，获得训练后的TripleGAN神经网络，将TripleGAN神经网络中接收大体图像并输出血流灌注图的生成器作为训练后的预测模型。

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中国医学科学院北京协和医院，其通讯地址为：100010 北京市东城区王府井帅府园1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”。

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