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龍圖騰網恭喜東北大學;中國醫科大學附屬盛京醫院申請的專利一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法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：CN115083594B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-06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：202210548953.6，技術領域涉及：G16H50/20；該發明授權一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法是由楊金柱;黃艷;侯陽;尚靳;李洪赫;瞿明軍;曹鵬;馮朝路;覃文軍設計研發完成，并于2022-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法，涉及人工智能計算機技術領域；該方法首先在CCTA數據上采集冠脈三個主要分支的節段數據，包括開口處節段數據和病變處節段數據，并按照是否發生ACS事件分成兩類，并組建訓練數據集和驗證數據集；然后構建用于ACS分類的CNN網絡模型，使用訓練數據集對模型進行訓練，獲得模型參數；最后把訓練得到的模型參數加載到構建好的ACS分類的CNN網絡模型中，再采用驗證數據集對其進行驗證，以選取最優的ACS分類的CNN網絡模型，從而準確的預測未來ACS事件的發生，能夠輔助臨床工作者更加準確地，客觀地預測未來ACS事件。

本發明授權一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于卷積神經網絡的ACS預測方法，其特征在于，具體包括以下步驟：步驟1：采集用于ACS分類所需要的血管節段數據；所述用于ACS分類的數據來自CCTA中冠脈的三個主要分支血管的病變處和開口處的血管節段；步驟2：對獲得的血管節段數據進行預處理；由于節段數據是來自冠脈的三個主分支的病變處和開口處的血管節段，因此需要首先對這些節段數據進行拼接，使得冠脈三個主要分支血管的病變處節段和開口處節段能夠分別成為單獨的完整數據，考慮到CCTA掃描的方式不同，對節段數據進行物理大小歸一化，保證數據尺度的統一性；步驟3：首先構建CNN模型，然后采用經過步驟2處理后帶有標簽的血管節段數據進行CNN模型訓練和驗證，得到性能良好的CNN模型；步驟4：將步驟2處理后的用于ACS分類所需要的血管節段數據，這里的血管節段數據是指沒有參與訓練以及驗證CNN模型的數據，即沒有對應標簽的數據；輸入至構建好的CNN模型中，輸出是否發生ACS的預測結果；所述步驟3具體為：步驟3.1：構建由兩個具有相同構造但參數不同的ResNet和SPP-net組成的主干網絡，以及通道特征融合網絡和全連接預測層即FC預測層組成的CNN模型；步驟3.2：基于訓練集數據對CNN模型進行訓練，獲得模型參數；步驟3.3：對訓練好的CNN模型采用驗證集數據進行驗證；所述通道特征融合網絡用于把通道數為2的特征圖轉換為1通道，并且增加通道之間的非線性，降低參數的冗余；通道特征融合網絡是由兩個連續的子網絡模塊，連接一個Dropout層組成，其中子網絡由一個一維的Convolutional層、一維BN和ReLU函數組成。

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東北大學;中國醫科大學附屬盛京醫院，其通訊地址為：110819 遼寧省沈陽市和平區文化路3號巷11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”。