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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种AI辅助的聚焦超声焦域测温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：CN119924884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-14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：202510008763.9，技术领域涉及：A61B8/00；该发明授权一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法及系统是由朱本鹏;周浩宇;栾顺尧;邵家康;欧阳君;杨晓非设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法及系统，属于超声无损测温技术领域，该方法通过在高强度聚焦超声HIFU治疗过程中采集医学超声RF数据，生成B模式超声图像，并结合热电偶温度数据，构建训练集和测试集。基于预设的空间‑频域智能网络Spatial‑FrequencyInsightNetwork,SFInsightNet进行训练，以得到AI回归模型。SFInsightNet包括空间特征分析网络和频域特征分析网络，前者提取测温区域横向与纵向的空间信息，后者则从全局角度学习频域特征，两个模块相辅相成，提高了测温精度。最终，对测试集优化处理，改进AI回归模型，以实现准确的体内脂肪单点超声测温。该发明不仅具有创新性，还提升了临床超声测温技术的实时性和精确度，是在医疗超声技术领域的有益探索。

本发明授权一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种AI辅助的聚焦超声焦域测温方法，其特征在于，所述方法包括： 采集HIFU治疗过程中焦域的医学超声RF数据并进行处理，得到B模式超声图像； 利用所述B模式超声图像和实验获取的对应热电偶记录温度数据构建训练集和测试集，训练基于空间特征分析网络和频域特征分析网络的AI回归模型； 基于所述测试集对所述AI回归模型进行优化处理，所述频域特征分析网络将时域信息转为频域，以从全局的角度学习全局特征，并与空间特征分析网络学习的空间特征结合，进行温度回归计算； 所述空间特征分析网络包括三个阶段，每个阶段均包括多个trans块、一个卷积块和一个平均池化层； 所述空间特征分析网络中的trans块包括四个通道：H辅助通道，用于提取层间空间相关性；V辅助通道，用于提取层内空间相关性；H2V主通道，用于将两辅助通道特征融合；V2H主通道，用于将两辅助通道特征融合； 所述空间特征分析网络的输入为超声B模式图像；对所述超声B模式图像进行卷积处理，实现降采样；所述降采样的超声B模式图像进行三种词嵌入embedding：1将图像分成多个16×16的块，形成单片视觉词；2将图像沿深度V方向分成多个层，形成层间视觉词；3将图像沿水平H方向分成多个层，形成层内视觉词；所述单片视觉词、层间视觉词和层内视觉词进行拉直flatten操作，得到、和； 所述空间特征分析网络的第s个阶段的第l个trans块的四个通道输入分别为，，和，前一层的输出为后一层的输入，公式如下： ， 所述空间特征分析网络的第s-1个阶段的最后的输出为第s个阶段第一个trans块的输入，公式如下： ， 所述trans块的两个辅助通道的初始输入分别为、，两个主通道的初始输入均为； 所述trans块的辅助通道的输入经过transformer神经网络得到输出，公式如下： ， ， 所述trans块的主通道输入经过transformer神经网络后，与辅助通道的输出相加，再一次输入transformer神经网络得到输出，公式如下： ， ， 其中，每一阶段最后trans块输出的和输入卷积块：先将和从一维向量还原成二维张量并首尾相连，然后进行三次卷积，每次卷积完进行批次归一化处理加速模型收敛速度，且三次卷积均以RELU作为激活函数，卷积块输出后，输入平均池化层得到每一阶段输出。

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