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龙图腾网获悉浙江大学申请的专利专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法和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：CN121236078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202511797200.9，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法和系统是由秦佳乐;戴瑞霞;王文倩;田雨设计研发完成，并于2025-12-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法和系统，属于图像采集技术领域，包括：将领域专家知识和图文对齐知识灌入知识增强大模型，然后以构建的Bi‑SwinGRU模型来生成卵巢超声肿块的初始最大径标准切面，并以初始最大径标准切面为参考，对实时传入的超声切面图像基于图文对齐语义识别未采集的图像特征，并基于未采集的图像特征结合专家知识经过思考以文本形式输出特征采集提示以引导最大径标准切面的采集，实现对卵巢肿块最大径标准切面的准确采集。

本发明授权专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种专家知识引导的卵巢肿块超声标准切面采集方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于领域专家知识提取患者、病灶、标准切面、超声特征、以及疾病这五大实体，所述五大实体结合超声专家对多轮超声扫描过程的重新标注信息来构建样本数据； 利用样本数据让知识增强大模型学习对于复杂超声扫查环境的抽象认识和思考，包括：首先将标注的超声医师扫查问答对、疾病-超声特征文本对构建为结构化知识图谱，以实体关系形式编码临床共识与诊断逻辑；随后，基于超声医师的多轮扫查问答数据，通过知识增强的检索增强生成框架，动态检索并融合结构化知识图谱中的实体关系，采用动作知识图谱技术利用思维链训练引导模型模拟标准化扫查的推理路径，逐步生成符合临床规范的采图引导与诊断提示； 基于超声图像对应的图像特征和文本特征，通过对比学习让知识增强大模型能够学习图文对齐语义，并具有识别与解析超声图像特征语义的能力； 利用卵巢超声动态视频对构建的Bi-SwinGRU模型进行训练并生成卵巢超声肿块的初始最大径标准切面；其中，Bi-SwinGRU模型的构建过程包括：以GRU型架构为基础，引入SwinTransformer架构代替GRU中神经网络架构，构建SwinGRU模型，来用于捕获卵巢超声图像的全局依赖关系的同时考虑图像的局部相关性；在SwinGRU模型中增加隐藏层，使SwinGRU模型在正向传播的基础上再进行一次反向传播，将正向输出和反向输出的结果拼接处理，形成双向的Bi-SwinGRU模型，在Bi-SwinGRU模型的水平方向上完成循环神经网络更新门和重置门的权重计算，在垂直方向上完成SwinTransformer的交叉自注意力计算捕捉图像全局依赖关系； 知识增强大模型以初始最大径标准切面为参考，对实时传入的超声切面图像基于图文对齐语义识别未采集的图像特征，并基于未采集的图像特征结合专家知识经过思考以文本形式输出特征采集提示以引导最大径标准切面的采集。

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