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龙图腾网获悉无锡市第九人民医院申请的专利基于人工智能的高质量超声图像获取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：CN119379605B 。

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：202411326741.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的高质量超声图像获取方法是由信天游;杨勇;冯澜;胡雨璇;姚晓君;刘倩芸;徐梦瑶;王金萍;张炜;蒋叶设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的高质量超声图像获取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于人工智能的高质量超声图像获取方法，涉及超声图像处理技术领域。通过提取同一病患病灶部位超声图像的特征参数，确定超声图像质量评价指标，划分图像特征类型并对特征参数进行正向化处理，计算超声图像质量评价指标的量化值，以检测过程参数为输入样本，以超声图像质量评价指标的量化值为输出样本构建神经网络模型，通过构建的神经网络模型获取从检测过程参数样本映射到评价指标的量化值样本的关联关系，实时计算当前检测过程中超声图像的质量评价指标的量化值，通过获取的关联关系确定各项检测过程参数的最优值，并调节检测过程参数至达到最优值时，获取当前所述病患病灶部位的超声图像。

本发明授权基于人工智能的高质量超声图像获取方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的高质量超声图像获取方法，其特征在于，包括： 获取同一病患病灶部位的多幅超声图像，提取各超声图像的特征参数，其中，表示为第k幅超声图像的第j项特征参数，确定超声图像质量评价指标，根据特征参数与质量评价指标的相关关系，将图像特征类型划分为正向型特征、反向型特征、区间型特征、阈值型特征四类； 将反向型特征、区间型特征、阈值型特征的特征参数进行正向化处理，计算第k幅超声图像质量评价指标的量化值，以超声图像质量评价指标的量化值构建特征参数集合Y，其中，； 获取超声图像采集过程中的检测过程参数，以获取的检测过程参数构建特征参数集合X，其中，，表示为第k幅超声图像采集过程中的第i项检测过程参数； 以获取的检测过程参数为输入样本，以超声图像质量评价指标的量化值为输出样本构建神经网络模型，通过对所述神经网络模型进行训练，并根据训练结果调节神经网络模型隐含层的神经元个数至预测结果达到期望值； 通过构建的神经网络模型获取从检测过程参数样本映射到评价指标的量化值样本的关联关系，其中，关联关系的表达式为：，表示为超声图像采集过程中的第i项检测过程参数； 实时计算当前检测过程中超声图像的质量评价指标的量化值，通过获取的关联关系确定各项检测过程参数的最优值，并调节检测过程参数至达到最优值时，获取当前所述病患病灶部位的超声图像； 所述检测过程参数包括探头参数和环境参数，其中，所述探头参数包括超声探头与患者躯体间的倾斜角度和正压值；所述环境参数包括超声探头所处环境的温度和湿度； 所述超声图像质量评价指标为图像的清晰度、图像的均匀性中的任一种； 图像特征类型划分原则为： 若当第r项特征参数值增大时，质量评价指标的量化值趋向于最优值，则该项特征为正向型特征，其中，r∈m； 若当第r项特征参数值增大时，质量评价指标的量化值趋向于最劣值，则该项特征为反向型特征； 若当第r项特征参数值趋向于某一区间时，质量评价指标的量化值趋向于最优值，则该项特征为区间型特征； 若当第r项特征参数值趋向于某一固定值时，质量评价指标的量化值趋向于最优值，则该项特征为阈值型特征。

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无锡市第九人民医院，其通讯地址为：214000 江苏省无锡市滨湖区梁溪路999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”。

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