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龙图腾网获悉深圳市医诺智能科技发展有限公司;仪陇县人民医院申请的专利基于深度学习的超声影像智能分析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：CN120318236B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15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：202510811557.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的超声影像智能分析系统是由叶薇;欧金涛;靳富;贾文廷设计研发完成，并于2025-06-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的超声影像智能分析系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的超声影像智能分析系统，包括有数据清洗模块、动态降噪模块、空间标准化模块、图像识别模型和时序分析模型，系统运行过程具体包括以下步骤：获取原始超声影像数据；对原始超声影像数据进行预处理，生成标准化影像数据；将标准化影像数据输入至图像识别模型中，通过图像识别模型提取局部纹理特征，使用时序分析模型捕捉动态运动特征，结合空间关联分析建立全局结构特征；执行病理分类与诊断决策。本发明具有以下优点和效果：基于深度学习的超声影像智能分析系统，提高了影像质量稳定性、特征提取完整性和特征融合的深度，最终显著提升了影像的质量和诊断的准确性，具有很高的临床应用价值。

本发明授权基于深度学习的超声影像智能分析系统在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的超声影像智能分析系统，其特征在于，包括有数据清洗模块、动态降噪模块、空间标准化模块、图像识别模型和时序分析模型，系统运行过程具体包括以下步骤： S100、获取原始超声影像数据；其中，原始超声影像数据包括超声扫描序列，每个超声扫描序列包含多个连续帧的灰度图像及对应的时空关联信息； S200、对原始超声影像数据进行预处理，生成标准化影像数据；其中，预处理的过程基于多级协同处理流水线架构来执行，流水线架构包括数据清洗模块、动态降噪模块和空间标准化模块，各模块之间通过数据总线实现实时交互与状态同步； S300、将标准化影像数据输入至图像识别模型中，通过图像识别模型提取局部纹理特征，使用时序分析模型捕捉动态运动特征，结合空间关联分析建立全局结构特征，采用自适应权重分配机制融合局部纹理特征、动态运动特征及全局结构特征，并根据病例类型动态调整；包括： 使用预先训练好的图像识别模型，对标准化影像数据进行解析，自动识别其中的局部纹理特征，包括组织微观结构、异常斑块分布及组织边界清晰度； 通过时序分析模型，对标准化影像数据中的连续帧序列进行动态追踪，量化动态运动特征； 将标准化影像数据中的单帧图像进行网格化划分，通过空间关联性分析建模器官位置关系、血管网络拓扑结构，生成表征解剖结构的全局结构特征； 对局部纹理特征、动态运动特征及全局结构特征分别进行标准化处理，消除数值量纲差异； 配置局部纹理特征、动态运动特征和全局结构特征的初始权重； 根据实际病例类型动态调整权重比例： 采用温度缩放技术对融合特征进行概率校准，优化分类置信度； S400、基于融合的局部纹理特征、动态运动特征及全局结构特征，执行病理分类与诊断决策。

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医诺智能科技发展有限公司;仪陇县人民医院，其通讯地址为：518000 广东省深圳市生物医药创新产业园区10号楼2003；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”。