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龙图腾网获悉江苏省血吸虫病防治研究所申请的专利基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统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：CN119850613B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202510327734.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统是由杨坤;张键锋;华海涌;王涛设计研发完成，并于2025-03-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统，涉及图像融合技术领域，提高了B超图像数据中病灶区域的定位准确率。本发明通过对各个病灶B超图像数据进行三通道特征提取操作，进而从各个病灶B超图像数据中依次提取出病灶可疑区域、等级纤维化曲线以及位移变化向量，设置多层图像检测网络，将不同拍摄角度下的病灶B超图像数据输入至多层图像检测网络，并根据各个病灶B超图像数据的病灶可疑区域、等级纤维化曲线以及位移变化向量，对各个病灶B超图像数据进行融合检测，进而得到多视角动态病灶纤维图像。

本发明授权基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的血吸虫病可疑病灶区域标定系统，其特征在于，包括检测B超图像获取模块、病灶区域定位模块以及图像融合检测模块； 所述检测B超图像获取模块用于从多个拍摄角度下获取患者的若干张病灶B超图像数据； 所述病灶区域定位模块用于对各个病灶B超图像数据进行三通道特征提取操作，进而从各个病灶B超图像数据中依次提取出病灶可疑区域、等级纤维化曲线以及位移变化向量； 所述三通道特征提取操作包括结构通道特征提取、纹理通道特征提取以及动态通道特征提取； 所述图像融合检测模块用于设置多层图像检测网络，将不同拍摄角度下的病灶B超图像数据输入至多层图像检测网络，并根据各个病灶B超图像数据的病灶可疑区域、等级纤维化曲线以及位移变化向量，对各个病灶B超图像数据进行融合检测，进而得到多视角动态病灶纤维图像； 所述结构通道特征提取的过程包括： 对各个病灶B超图像数据进行灰度化处理，根据灰度化后的病灶B超图像数据内各个灰度化像素建立相应的曲率特征矩阵； 根据各个灰度化像素的曲率特征矩阵进行特征值分解获取其相应的特征响应值，设置特征响应值阈值，对特征响应值小于等于特征响应值阈值的灰度化像素进行剔除，对于特征响应值大于特征响应值阈值的灰度化像素保留，进而在各个病灶B超图像数据中分割出病灶可疑区域； 所述纹理通道特征提取的过程包括： 设置纹理检测路径以及纹理检视角度，根据纹理检测路径生成从纹理检视角度下病灶可疑区域对应的灰度共生矩阵； 根据各个灰度化元素的灰度化矩阵，获取各个灰度化元素的能量值，并将各个灰度化元素的能量值以点云分布形式映射于病灶可疑区域，进而根据肝脏组织正常状况下的能量值设置能量阈值，对于病灶可疑区域中能量值小于能量阈值的灰度化元素，则将对应灰度化元素记为可疑病灶元素，否则忽略对应灰度化元素； 设置多个能量值等级区间，并对在同一个能量值等级区间的可疑病灶元素设置同一种标签，将病灶可疑区域中带有相同标签且相邻的可疑病灶元素依次连接，进而在病灶可疑区域划分出若干条纹理边界线； 标注相邻平面位置上两条纹理边界线之间的灰度化像素，进而在病灶可疑区域中绘制出若干条等级纤维化曲线； 所述动态通道特征提取的过程包括： 将同一个拍摄角度下的若干张病灶B超图像数据对应的病灶可疑区域按照时间顺序依次排列，获取病灶可疑区域内各条等级纤维化曲线的最大宽度，以及相邻时间顺序下等级纤维化曲线中对应同一个灰度化像素之间的时序位移值，统计其中时序位移值的最大数值； 进而以设置最大宽度为长，时序位移值的最大数值为宽建立动态跟踪窗口，进而通过动态跟踪窗口依次捕捉时间顺序下各条级纤维化曲线内灰度化像素的位移变化位置，并生成相应的位移变化向量。

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江苏省血吸虫病防治研究所，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区梅园杨巷117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”。