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龙图腾网获悉国家心血管病中心申请的专利先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理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：CN120471915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28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：202510965305.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理方法及系统是由孟红;屈晓磊;王雯翰设计研发完成，并于2025-07-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于医学图像分析与计算机视觉领域，具体涉及一种先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理方法及系统。旨在解决现有技术中模型识别准确率不高的问题。该方法获取胎儿超声心动图的主动脉弓降部长轴视图，输入至包含stem模块、堆叠特征提取层及全连接层的图像信息处理模型，输出胎儿主动脉缩窄分类概率。其中，堆叠特征提取层由多个特征提取单元串联构成，每个单元包含局部特征模块和稀疏全局注意力模块，以提取局部和全局耦合特征。通过获取主动脉缩窄病例与正常超声心动图，裁剪标注后训练得到模型。本发明通过局部与全局特征融合放大类间差异，显著提高了主动脉缩窄产前诊断的准确性。

本发明授权先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种先天性心脏病的胎儿超声心动图信息处理方法，其特征在于，包括： 获取胎儿超声心动图的主动脉弓降部长轴视图； 将所述主动脉弓降部长轴视图输入预先训练好的图像信息处理模型中，所述图像信息处理模型输出胎儿主动脉缩窄分类概率；其中，所述图像信息处理模型包括：stem模块、堆叠特征提取层以及全连接层；所述stem模块提取主动脉弓降部长轴视图的图像初级特征，得到降低空间分辨率后的初级特征图；所述堆叠特征提取层将所述初级特征图作为输入，输出全局上下文融合特征图，所述堆叠特征提取层包括多个依次串联的特征提取单元，每个特征提取单元均包括局部特征模块和稀疏全局注意力模块；所述全连接层基于全局上下文融合特征图生成胎儿超声心动图信息处理结果； 所述堆叠特征提取层将所述初级特征图作为输入，输出全局上下文融合特征图，包括： 第一个特征提取单元根据所述初级特征图生成对应的全局上下文融合特征图，包括：将stem模块输出的初级特征图输入第一个特征提取单元的局部特征模块；在第一个特征提取单元的局部特征模块中执行：将初级特征图依次经过两个3×3MBConv块提取得到细节特征；将细节特征通过第一通道采用Sigmoid激活得到门控值；以及将细节特征依次经过1×1卷积、最大池化和两个3×3卷积后，经过Sigmoid激活和Bilinear上采样，得到局部注意力热图；将门控值、局部注意力热图和初级特征图进行点积计算，得到对应的局部加权特征图；将第一个特征提取单元的局部特征模块输出的局部加权特征输入第一个特征提取单元的稀疏全局注意力模块，在第一个特征提取单元的稀疏全局注意力模块中执行：将局部加权特征图输入归一化模块，归一化模块输出归一化结果；归一化结果通过1×1卷积和3×3深度可分离卷积生成查询Q、键K和值V；将查询Q和键K进行点积计算，并将计算结果经过ReLU模块后再次与值V进行点积计算，得到结果矩阵；将结果矩阵经过1×1卷积后得到转换后特征图；将转换后特征图与局部加权特征图残差连接，并将残差连接结果输入FFN模块，FFN模块输出尺寸为C1×H4×W4的全局上下文融合特征图；C1表示第一个特征提取单元输出全局上下文融合特征图的通道数，H、W分别表示第一个特征提取单元输出全局上下文融合特征图的高和宽； 后续的特征提取单元以前一特征提取单元输出的全局上下文融合特征图为输入，逐阶段将空间分辨率减半及通道数翻倍，每个特征提取单元输出对应尺寸的全局上下文融合特征图；将最后一个特征提取单元输出的全局上下文融合特征图作为全连接层的输入。

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