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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第三医学中心申请的专利一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法及装置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：CN120431454B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202510567405.1，技术领域涉及：G06V10/98；该发明授权一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法及装置是由陈颖颖;刘拓;钟兆明;张璇;吕发勤;周光泉设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法及装置，涉及临床医学图像处理技术领域。方法包括：获取无标签超声图像样本中包含低频成分的第一图像样本和包含高频成分的第二图像样本；用第一图像样本对第一编码器网络进行无监督的预训练；用第二图像样本对第二编码器网络进行无监督预训练；用带标签的自然图像对第三编码器网络进行有监督的预训练；利用带标签的超声图像样本对第一编码器网络、第二编码器网络和第三编码器网络进行有监督的联合训练；将提取的图像质量特征输入至频域感知融合模块，获取超声图像最终的质量分数。本发明能够学习影响图像质量的关键因素，降低样本标注的工作量，提升超声图像质量的评估准确性。

本发明授权一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于多源联合学习的超声图像质量评估方法，其特征在于，包括如下步骤： 将用于预训练的无标签超声图像样本转换至频率域，利用软频谱掩码获取所述无标签超声图像样本的低频成分和高频成分，再将所述低频成分和高频成分转换至图像域，得到包含低频成分的第一图像样本和包含高频成分的第二图像样本； 用所述第一图像样本对第一编码器网络进行无监督的预训练，所述第一编码器网络用于学习所述第一图像样本中丢失的高频频谱成分，以输出包含完整频谱的图像； 用所述第二图像样本对第二编码器网络进行无监督预训练，所述第二编码器网络用于学习所述第二图像样本中丢失的低频频谱成分，以输出包含完整频谱的图像； 用带标签的自然图像对第三编码器网络进行有监督的预训练，所述第三编码器网络用于学习提取自然图像的通用空间模式特征； 利用带标签的超声图像样本对预训练完毕的第一编码器网络、第二编码器网络和第三编码器网络进行有监督的联合训练，以学习提取图像质量特征； 用联合训练完成的各编码器网络提取待评估的超声图像的图像质量特征，并将提取的图像质量特征输入至频域感知融合模块，进行频率驱动特征优化和自适应加权特征融合，以获取超声图像最终的质量分数。

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