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龙图腾网获悉三峡大学申请的专利基于热声成像技术的动脉斑块检测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：CN116523873B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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：202310480747.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于热声成像技术的动脉斑块检测方法是由窦登峰设计研发完成，并于2023-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于热声成像技术的动脉斑块检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于热声成像技术的动脉斑块检测方法。该方法对采集到的超声信号进行处理，结果反应在软件中两个不同通道上。通过图像重建模块处理后，重建出热声成像图、光声成像图，自动识别易损斑块部位。通过这两种成像图处理结果的相互验证及自我排查，对疑似存在易损斑块部位进行标记及位置反演，为易损斑块的分类及治疗提供必要的基础信息；两者成像模式结合能够提供生理指标；通过网络将传送回的数据在图像重建模块进行处理，满足健康预防、疾病诊断等方面的应用。

本发明授权基于热声成像技术的动脉斑块检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于热声成像技术的动脉斑块检测方法，其特征在于：通过布置的激励源系统及数据采集系统实现热声信号、光声信号的采集及存储，进一步依据图像重建模块重构图像；利用神经卷积网络对两通道重构图像进行智能处理与分析后反馈检测组织部位的动脉斑块信息，并基于历史数据建立两通道的自我检验排查机制，包括迁移学习及人工判断；基于验证模块的分类数据库形成的细致分类对动脉斑块发展趋势进行预测；利用采集到的热声信号和光声信号重建生理指标参数，实现开机阶段的实时监测； 智能处理与分析操作具体为：通过图像重建模块处理后，重建出的热声成像图、光声成像图作为本模块的输入，然后基于进一步的算法优化，自动识别易损斑块部位； 采用高斯混合模型算法结合深度迁移学习数据自动提取感兴趣区域，即ROI； 将已知图像转为一维数据点作为聚类的元素，使用GMM算法对图像中所有点进行分类； 将已知图像进行标定，其中有斑块的ROI标定为“1”，其余标定为“0”，将标定后的图像进行训练并提取特征； 采用五折交叉验证方法进行训练，利用期望最大化算法估计GMM参数，利用EA算法计算GMM参数； 迭代稳定后，依据动脉及其相关特性对聚类后的动脉图像进行灰度分级； 利用基于神经卷积网络的斑块检测算法提取图像特征； 把全部特征通过全连接层连接产生输出值，并把输出值输入到给分类器得到最终分类结果； 将未知图像输入动脉斑块检测模型得出初步判别结果； 利用热声成像的图像进行辅助验证，通过热声成像图与光声成像图处理结果的相互验证及自我排查； 将经过深度学习的两组图片进行结果比对，当结果不同时，采用热声成像进行自我检查，判断后或给出诊断意见，或主动标记等待下一步验证； 对疑似存在易损斑块部位进行标记及位置反演，数据处理模块将检查组织位置、超声探测器位置、数据序列位置进行匹配及标记，为易损斑块的分类及治疗提供基础信息。

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