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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属仁济医院申请的专利基于B超图像的肾结石成分分析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：CN120182728B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24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：202510653848.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于B超图像的肾结石成分分析方法及系统是由谢可炜;俞赞喆;丛月;洪文凯;陆任华;顾乐怡设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于B超图像的肾结石成分分析方法及系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于B超图像的肾结石成分分析方法及系统。基于B超图像的肾结石成分分析系统包括：构建深度学习模型；获取B超图像，并对B超图像进行预处理；基于深度学习模型对预处理后的B超图像进行特征提取，以得到图像特征；对图像特征进行特征处理，以得到处理后的图像特征；特征处理包括：基于注意力机制对图像特征进行加权处理和基于动态特征融合机制对所述图像特征与患者的临床信息进行特征融合处理，处理后的图像特征包括具有注意力权重的加权图像特征和融合图像特征；构建成分分析模型；将处理后的图像特征输入至成分分析模型中进行分析，以得到B超图像的肾结石成分。本申请能够准确高效地分析B超图形中的肾结石成分。

本发明授权基于B超图像的肾结石成分分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于B超图像的肾结石成分分析方法，其特征在于，包括： 构建深度学习模型，所述深度学习模型包括自适应卷积神经网络，包括：获取包括历史B超图像的数据集，所述数据集包括涵盖各种肾结石大小、形状和成分的历史B超图像；各所述历史B超图像均标注有肾结石的化学成分分析结果；构建包括卷积层和池化层的初始卷积神经网络；使用所述数据集对所述初始卷积神经网络进行训练；评估训练后的初始卷积神经网络的性能是否触发调整机制；若是，则基于预定调整规则调整初始卷积神经网络中卷积层和池化层二者中至少一者的数量；并使用所述数据集对调整后的初始卷积神经网络进行训练；重复上一步骤，直至训练后的初始卷积神经网络的性能未触发所述调整机制，则得到所述深度学习模型； 获取B超图像，并对所述B超图像进行预处理；所述预处理包括：对所述B超图像进行去噪、增强对比度和标准化； 基于所述深度学习模型对预处理后的B超图像进行特征提取，以得到图像特征； 对所述图像特征进行特征处理，以得到处理后的图像特征；所述特征处理包括：基于注意力机制对所述图像特征进行加权处理和基于动态特征融合机制对所述图像特征与患者的临床信息进行特征融合处理，处理后的图像特征包括具有注意力权重的加权图像特征和融合图像特征；基于如下公式得到融合图像特征：Ffused=α·V+β·C其中，Ffused为融合图像特征，V为图像特征，C为患者的临床信息，α为图像特征的动态权重，β为临床信息的动态权重； 构建成分分析模型，所述成分分析模型包括多级分类器，所述多级分类器包括初级分类器和细分类器； 将处理后的图像特征输入至所述成分分析模型中进行分析，以得到所述B超图像的肾结石成分。

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上海交通大学医学院附属仁济医院，其通讯地址为：200001 上海市黄浦区山东中路145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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