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龙图腾网获悉江苏济远医疗科技有限公司申请的专利一种由医学超声图像自动生成可见光图像的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：CN119324035B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202411111066.8，技术领域涉及：G16H30/40；该发明授权一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法是由曹黎俊;张云飞;蔡占毅;谢元涛设计研发完成，并于2024-08-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法，包括以下步骤：1：对每个超声图像和可见光图像进行严格对齐，并对可见光图像进行重新采样以匹配超声图像的分辨率和视野；2：进一步校正每个超声图像的强度不均匀性；3：对不同实验者的超声图像强度进行标准化；4：将可见光图像的子宫区域从背景区域中分离出来；5：建立数据集；6：数据增强，增加训练数据的数量；7：通过ImageNet数据集进行预训练；8：加载预训练模型，添加输出层；9：训练TransUNet网络，评估方法性能，将超声图像输入训练完成的TransUNet网络，输出对应的可见光图像。本发明输入超声图像能够实时的、准确的生成可见光图像。

本发明授权一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法在权利要求书中公布了：1.一种由医学超声图像自动生成可见光图像的方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤1：对每个超声图像和可见光图像进行严格对齐，并对可见光图像进行重新采样以匹配超声图像的分辨率和视野； 步骤2：进一步校正每个超声图像的强度不均匀性； 步骤3：将所有超声图像与随机选择的模板进行直方图匹配，对不同实验者的超声图像强度进行标准化； 步骤4：从每个可见光图像中自动生成一个子宫遮罩，将子宫区域从可见光图像的非解剖、背景区域中分离出来； 步骤5：将超声图像作为输入数据，可见光图像作为真实标签建立数据集； 步骤6：对数据集进行数据增强，扩大数据集超声图像数量； 步骤7：将TransUNet网络在ImageNet数据集中进行预训练； 步骤8：TransUNet网络加载预训练模型，添加输出层； 步骤9：将数据集分组输入TransUNet网络进行训练，评估方法性能；将超声图像输入TransUNet网络，输出对应的可见光图像； 所述步骤7中TransUNet网络权重被随机初始化为零均值高斯分布并且偏置参数被初始化为全零，然后利用ImageNet数据集对TransUNet网络进行预训练； 所述步骤9中将数据集使用六重交查验证法分成6组，每次保留一组作为测试集，其余五组作为训练数据来训练TransUNet网络，将超声图像输入训练好的TransUNet网络中，就会得到一个实时的可见光图像。

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