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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于超声图像的异常血流分布表征方法、装置及设备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：CN119887657B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28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：202411919697.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于超声图像的异常血流分布表征方法、装置及设备是由屠娟;龚新越;姜岭寅;薛洪惠;章东设计研发完成，并于2024-12-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声图像的异常血流分布表征方法、装置及设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超声图像的异常血流分布表征方法，该方法包括步骤：步骤1、获取包含异常血流信号的超声图像并对其进行预处理；步骤2、提取超声图像中的异常血流信号区域；步骤3、计算异常血流分布区域的特征参数；步骤4、将上述特征参数作为自变量，建立异常血流信号特征参数组合与异常血流分布情况之间的数学模型。本方法能够实现对血流异常进行分析评估，具有高效、精确和可扩展性；与传统的人工判读方法相比，本方法显著提高了异常血流信号评估的效率和准确性，并能够应用于多种医学成像技术中，具有广泛的应用前景。

本发明授权基于超声图像的异常血流分布表征方法、装置及设备在权利要求书中公布了：1.一种基于超声图像的异常血流分布表征方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1、获取包含异常血流信号的超声图像并对其进行预处理； 步骤2、提取超声图像中的异常血流信号区域；在超声图像中选取异常血流区域，其中包括一张与神经平行的超声图像、一张与神经垂直的超声图像；随后，利用图像二值化方法，针对图像的三个颜色通道，根据每个通道设定的阈值将像素分为背景或前景，即： ， 其中，表示二值化后的图像，是原始图像的像素值，是给定的阈值范围，将图像的像素值转换为0或1，实现异常血流信号的提取； 步骤3、计算异常血流分布区域的特征参数； 步骤4、将上述特征参数作为自变量，建立异常血流信号特征参数组合与异常血流分布情况之间的数学模型；将提取的特征，纵切扫描下的纵向长度占比、横向宽度占比、异常血流像素占比以及横切扫描下的异常血流像素占比作为自变量，血流分布异常度作为因变量，建立模型如下： ， 其中，为模型系数，可根据不同的应用场景进行调整； 步骤5、基于所述数学模型对图像中的异常血流信号进行分析和量化评估。

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