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龙图腾网获悉澳门理工大学申请的专利一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法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：CN119339895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-19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：202411538117.5，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法是由檀韬;段耀菲;杨鑫;倪东;胡歆迪;林灿堂设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法，属于深度学习技术生成式算法领域，该方法构建基于U‑Net网络结构的扩散生成式模型结构，以获取的产前超声图像集、提取的产前超声图像解剖学结构的布局框及感兴趣区域掩膜组成的控制条件，构成训练集，对所构建的模型进行训练，获得产前超声图像生成模型；对于需合成的产前超声图像，应用产前超声图像生成模型，结合更改的布局框、掩膜区域组成的新的控制条件，获得预期的合成的产前超声图像。本发明提出的感兴趣区域掩膜方法可以使模型适用于小规模数据集，而布局框的控制方法可以精准地让模型合成外观可控的超声图像，且操作简便，用户友好，可根据用户需求快速生成对应的超声图像。

本发明授权一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法在权利要求书中公布了：1.一种由布局框控制的多切面产前超声图像生成模型方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1、获取不同切面产前超声图像集，对各幅产前超声图像进行预处理； 步骤2、使用预训练的目标检测算法对经步骤1预处理的各幅产前超声图像进行控制条件提取，包括提取解剖学结构对应的布局框和其包含的结构名称；标记布局框内感兴趣区域并制作相应的感兴趣区域掩膜；针对每幅产前超声图像保存相应的结构文本信息，作为文本控制条件； 步骤3、构建基于U-Net网络结构的扩散生成式模型结构，并在所述扩散生成式模型结构中添加控制网络结构，在所述U-Net网络结构的解码端引入尺度空间自适应采样；尺度空间自适应采样基于医学超声图像灰度差异变化，采用方向随机的各向同性扩散和基于梯度信息调整扩散强度的各向异性扩散，保留器官边缘在超声成像中的声学抗阻差异，同时对均质区进行去噪；在尺度空间自适应采样之后引入多尺度掩膜采样，在每个尺度的掩膜区域运用DDIM采样，提取图像特征，将从不同尺度上提取的特征融合在一起，生成合成的产前超声图像； 步骤4、由步骤1得到的各幅产前超声图像和由步骤2提取的对应的控制条件，构成训练数据集；基于训练数据集，对各幅产前超声图像经扩散过程逐步加噪，获得噪声产前超声图像，以各幅噪声产前超声图像为U-Net网络结构的输入、以提取的对应的控制条件为控制网络结构的输入，以结合控制条件生成的合成产前超声图像为输出，结合损失函数，对所构建的基于U-Net网络结构的扩散生成式模型结构进行训练，获得训练后模型，即产前超声图像生成模型； 步骤5、对所需合成的产前超声图像经扩散过程逐步加噪，获得噪声产前超声图像，以噪声产前超声图像为U-Net模型的输入、以对应的布局框、结构文本信息为控制网络模型的输入，应用产前超声图像生成模型，生成合成的产前超声图像；用户可自由编辑布局框中各个解剖学结构的框图，重新应用产前超声图像生成模型，可控地生成合成的产前超声图像。

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