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龙图腾网获悉广东省中医院(广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院);广州福思医疗科技有限公司;广东省人民医院申请的专利基于人工智能的心脏超声检查辅助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：CN120748734B 。

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：202510932136.4，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权基于人工智能的心脏超声检查辅助系统是由刘荃乐;丁邦晗;朱伟;江治民;李尊江;陈瑞设计研发完成，并于2025-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的心脏超声检查辅助系统在说明书摘要公布了：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种基于人工智能的心脏超声检查辅助系统，包括：图像处理模块，包括用以使用超声探头采集心脏超声动态图像的采集单元；模型训练模块，其与所述图像处理模块相连，包括用以根据优化图像对初始模型进行训练以输出卷积神经网络模型的模型生成单元；特征提取模块，其与所述模型训练模块相连，包括用以通过卷积神经网络模型提取心脏结构的关键特征以输出心脏超声动态图像特征的特征提取单元；控制模块，其分别与所述图像处理模块、所述模型训练模块以及所述特征提取模块相连用以根据心脏超声动态图像的伪像发生率确定超声探头的脉冲重复频率。本发明提高了心脏超声动态图像的处理稳定性。

本发明授权基于人工智能的心脏超声检查辅助系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的心脏超声检查辅助系统，其特征在于，包括： 图像处理模块，包括用以使用超声探头采集心脏超声动态图像的采集单元和与所述采集单元相连对所述心脏超声动态图像进行预处理以输出优化图像的预处理单元； 模型训练模块，其与所述图像处理模块相连，包括用以根据所述优化图像对初始模型进行训练以输出卷积神经网络模型的模型生成单元和与所述模型生成单元相连用以通过随机梯度下降优化算法更新卷积神经网络模型的模型更新单元； 特征提取模块，其与所述模型训练模块相连，包括用以通过卷积神经网络模型提取心脏结构的关键特征以输出心脏超声动态图像特征的特征提取单元和与所述特征提取单元相连用以对所述心脏超声动态图像特征进行分析以输出分析结果的分析单元； 控制模块，其分别与所述图像处理模块、所述模型训练模块以及所述特征提取模块相连，用以根据心脏超声动态图像的伪像发生率确定超声探头的脉冲重复频率，所述控制模块用以根据心脏超声动态图像的伪像发生率小于或等于预设第一发生率，确定心脏超声动态图像的处理稳定性符合要求； 所述控制模块用以根据心脏超声动态图像的伪像发生率大于预设第一发生率，确定心脏超声动态图像的处理稳定性不符合要求，或，根据卷积神经网络模型的分析准确率确定梯度裁剪阈值； 所述控制模块用以根据心脏超声动态图像的伪像发生率大于所述预设第一发生率且小于或等于预设第二发生率，初步判定卷积神经网络模型的训练有效性不符合要求。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省中医院(广州中医药大学第二附属医院、广州中医药大学第二临床医学院、广东省中医药科学院);广州福思医疗科技有限公司;广东省人民医院，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区大德路111号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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