浙江大学田雨获国家专利权
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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法及装置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：CN120318228B 。
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：202510789772.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法及装置是由田雨;高美玉;秦佳乐;俞静婧;李劲松设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法及装置。该方法首先对超声扫描影响进行预处理，将影像拆分成带有时间序列信息的图像并进行降噪处理，对医生诊断所需的标准切面图像在时序中进行定位，作为超声影像预测方法的训练数据；使用变动窗口多头注意力机制的transformer架构提取医学超声图像的空间特征，进一步基于长短期记忆神经网络学习图像数据空间特征变化和时序特征变化的关联，让模型通过当前输入的超声影像预测医生诊断所需的标准切面图像。本发明降低人工超声检查所需的医学知识壁垒，提高医生的扫描检查效率，适用于医疗人力资源匮乏地区的超声影像检查和超声科医生培训等场景。
本发明授权基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多层级时空特征循环神经网络的超声影像预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1，建立回顾性人体超声扫描影像数据库，将诊断图像的金标准与对应的影像进行数据配对； S2，使用超声影像标签定位算法确定标签在对应影像中的时序位置，同时对影像进行降噪和裁剪处理； S3，构建超声影像预测模型，包括：图像嵌入补丁、多层级时空特征循环网络、图像补丁上下采样层和图像重建层，最终输出结果为符合医生诊断标准的人体超声扫描图像；所述多层级时空特征循环网络由长短期循环网络嵌套一个包含可变窗口采样和空间均值损失函数的Transformer构成； S4，将处理后的影像数据集输入到超声影像预测模型进行训练，基于训练后的模型进行超声影像预测。
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