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龙图腾网获悉南昌大学申请的专利一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法及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：CN120236743B 。

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：202510706698.7，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法及系统是由黄菊花;鄢琦昊设计研发完成，并于2025-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及数据处理领域，提出一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法及系统，通过线性最小二乘法和一维卷积神经网络，对衰减系数和背向散射系数进行优化提取，进一步提高了检测的准确性，再通过非线性回归模型进行定量关系分析，基于能量吸收法对超声脂肪分数进行定量分析，节约了检测所需的能量，满足了便携检测的要求，又结合不同的超声系数并提高了分析的准确性，又设计肝脏综合验证模型进行仿真验证处理，实现了智能化验证和智能化评估，避免了对专业知识的依赖，使得检测结果更符合实际情况，将优化后的结果进行可视化展示处理，使得检测结果更直观更清晰，提高了检测的便捷性，本发明提高了非酒精脂肪肝检测方法的准确性和便捷性。

本发明授权一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种便携式智能非酒精脂肪肝检测方法，其特征在于，包括： 获取基础超声信号参数并提取超声综合系数，所述超声综合系数包括衰减系数和背向散射系数，所述提取超声综合系数基于线性最小二乘法和一维卷积神经网络； 所述获取基础超声信号参数并提取超声综合系数的步骤，具体包括： 获取基础超声信号参数，对所述基础超声信号参数中的深度范围进行数据截取，以确定深度轴区域； 根据滑动窗口分析所述基础超声信号参数，以获取包络信号参数，根据目标动态进行滑动窗口调节，在所述深度轴区域的滑动窗口进行所述包络信号参数求解，所述深度轴区域的滑动窗口的中心确定深度值，根据所述深度值和所述基础超声信号参数的频率值获取二维矩阵； 根据弱散射玻恩近似对所述深度值和所述频率值进行衰减系数和背向散射系数估计，再根据线性最小二乘法进行求解提取，以获取衰减系数和背向散射系数； 将所述衰减系数和背向散射系数输入一维卷积神经网络中，以进行系数增强提取； 所述进行衰减系数和背向散射系数估计的原理公式如下： ， 其中，表示弱散射玻恩近似，表示电激励和换能器的综合效应值，表示衍射效应值，表示累积的衰减系数，表示背向散射系数，表示频率值，表示深度值； 所述将所述衰减系数和背向散射系数输入一维卷积神经网络中，以进行系数增强提取的步骤，具体包括： 对基础超声信号参数进行时间轴-深度轴转换，以截取所述基础超声信号参数中RF信号段的时间轴信息，根据互相关算法进行感兴趣区域跟踪调节，以动态调节时间轴区域的滑动窗口； 将衰减系数和背向散射系数输入一维卷积神经网络，所述一维卷积神经网络基于检测目标的历史相关检测参数构建； 根据深度可分离卷积提取基础超声特征，将基础超声特征按照特征尺度划分为多个不同尺度的特征组，对每个所述特征组进行通道注意力增强处理，以获取多个不同尺度的注意力增强特征组，根据从低到高的特征尺度顺序将所述注意力增强特征组进行逐级融合，以获取多尺度超声特征； 将所述多尺度超声特征分别输入衰减系数支路和背向散射系数支路进行系数提取，以分别获取增强衰减系数和增强背向散射系数； 根据所述超声综合系数进行定量关系分析，以获取超声脂肪分数，所述定量关系分析基于能量吸收法，所述超声脂肪分数基于非线性回归模型计算； 根据现场可编程门阵列架构进行B-mode超声成像处理，以获取目标基础超声图像； 根据肝脏综合验证模型进行仿真验证处理，以获取目标优化超声图像，所述肝脏综合验证模型包括基础仿真模型和多系数验证模型； 根据所述超声综合系数、所述超声脂肪分数和所述目标优化超声图像进行可视化评估报告，所述可视化评估报告基于图像分割模型，所述图像分割模型包括形态学修正优化和连通域分析优化。

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