上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心;杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司吴兰平获国家专利权
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龙图腾网获悉上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心;杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司申请的专利一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示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：CN120807511B 。
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：202511300977.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示方法是由吴兰平;张玉奇;洪雯静;袁加俊;徐小栋;刘小青;李一鸣;乔昕;董斌;陈丽君;赵列宾;刘贻曼设计研发完成，并于2025-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像分析与人工智能技术领域，特别是涉及一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示方法，包括：获取目标多普勒超声视频；将所述目标多普勒超声视频输入预构建的增强显示模型中，输出增强后的视频片段动态叠加注意力热图，其中，所述增强显示模型采用TimeSformer架构，用于识别视频中每帧的胸骨旁短轴切面并定位区域，通过加权融合后生成增强显示。本发明能够对多普勒超声视频进行自动识别，并对PDA关键区域进行增强显示，辅助医生进行判断。
本发明授权一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的PDA关键区域增强显示方法，其特征在于，包括： 获取目标多普勒超声视频； 将所述目标多普勒超声视频输入预构建的增强显示模型中，输出增强后的视频片段动态叠加注意力热图，其中，所述增强显示模型采用TimeSformer架构，用于识别视频中每帧的胸骨旁短轴切面并定位区域，通过加权融合后生成增强显示； 所述增强显示模型包括： 切面识别模块，用于采用第一模型对所述目标多普勒超声视频进行分析，识别每帧中的胸骨旁短轴切面，并基于预设的切面识别置信度阈值确定关键帧； 对比学习模块，用于采用第二模型通过计算关键帧序列与预设的阳性样本和阴性样本的相似度分数进行特征提取，并通过分配注意力分数定位关键区域，其中，所述阳性样本为标注阳性动脉导管未闭样本视频集，所述阴性样本为正常样本视频集； 增强显示模块，用于并将所述关键帧及对应的关键区域进行叠加，输出增强后的视频片段动态叠加注意力热图。
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上海儿童医学中心;杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司，其通讯地址为：200127 上海市浦东新区东方路1678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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