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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属协和医院;香港科技大学申请的专利一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练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：CN121213578B 。

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：202511787129.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练方法是由张丽;陈浩;朱业;王红梅设计研发完成，并于2025-12-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练方法，涉及超声图像分析技术领域，包括：获取包含时序信息的超声图像序列；构建协同训练架构，两网络均基于视觉变换器并嵌入时序解剖注意力模块；原始图像输入教师网络，增强图像输入学生网络，分别输出全局和局部特征；基于两网络时序解剖注意力模块的输出特征计算解剖连续性度量；构建总损失函数；根据解剖连续性度量动态调整正则化权重，通过梯度下降更新学生网络参数；根据解剖连续性度量动态计算指数移动平均系数，以更新教师网络参数；迭代训练直至收敛。本发明通过充分挖掘超声视频序列中蕴含的时序连续性和解剖结构信息，实现模型训练过程的自适应优化。

本发明授权一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练方法在权利要求书中公布了：1.一种基于协同训练框架的超声图像判别感知预训练方法，其特征在于，包括： S1、获取超声图像预训练数据集，包含多个患者的超声图像序列，每个序列包含连续扫描的多帧超声图像及时序信息； S2、构建协同训练架构，包括结构相同的教师网络和学生网络，其中，教师网络和学生网络均基于视觉变换器构建并嵌入时序解剖注意力模块；时序解剖注意力模块嵌入在视觉变换器的编码器层中，对每个编码器层的自注意力机制增加时序解剖注意力分支； 其中，时序解剖注意力模块包括时序特征提取单元、解剖连续性矩阵构建单元和注意力权重生成单元；时序特征提取单元用于融合当前帧与相邻帧的特征以捕获连续帧之间的共同特征模式，得到时序融合特征向量；解剖连续性矩阵构建单元用于在空间邻域内构建patch之间的解剖相似性度量，得到解剖连续性矩阵；注意力权重生成单元用于通过门控机制将解剖连续性信息融入标准注意力计算，经过注意力加权和层归一化后输出模块的最终输出特征； S3、将原始超声图像输入教师网络进行前向传播，将对应的经过数据增强处理的超声图像输入学生网络进行前向传播，教师网络和学生网络均输出全局特征和局部特征； S4、基于教师网络和学生网络中时序解剖注意力模块输出的特征计算解剖连续性度量，解剖连续性度量表征两个网络在处理相邻时序图像时的特征一致性； S5、构建总损失函数，包括全局判别损失、局部重构损失、时序一致性损失和正则化损失； S6、根据解剖连续性度量动态调整正则化损失的权重系数，采用调整后的总损失函数约束学生网络输出的全局特征和局部特征与教师网络输出的全局特征和局部特征之间的一致性，通过梯度下降更新学生网络参数； S7、根据解剖连续性度量动态计算指数移动平均系数，采用指数移动平均系数对教师网络的当前参数与学生网络的更新参数进行加权平均以更新教师网络参数； S8、重复执行步骤S3至步骤S7进行迭代训练，直至达到预设的收敛条件，得到预训练完成的超声图像特征提取模型。

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华中科技大学同济医学院附属协和医院;香港科技大学，其通讯地址为：430022 湖北省武汉市解放大道1277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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