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龙图腾网获悉四川轻化工大学申请的专利一种踝关节超声图像增强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：CN121437300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202512050364.1，技术领域涉及：G06T5/60；该发明授权一种踝关节超声图像增强方法是由严洪立;田甜;金星;耿爽;陈明举设计研发完成，并于2025-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种踝关节超声图像增强方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种踝关节超声图像增强方法，属于医学影像分析技术领域，包括：将踝关节超声图像输入特征提取模块，得到结构化特征和势场特征；将结构化特征输入位差特征生成模块，得到位差特征；将势场特征输入层差特征生成模块，得到层差特征；将结构化特征、势场特征、位差特征和层差特征输入图像建构模块，得到图像增强后的踝关节超声图像。本发明解决了现有超声图像增强技术因特征提取过程缺乏空间结构约束与层次化区分，导致的增强图像解剖结构错位与组织细节失真的问题。

本发明授权一种踝关节超声图像增强方法在权利要求书中公布了：1.一种踝关节超声图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤： 将踝关节超声图像输入特征提取模块，得到结构化特征和势场特征； 将结构化特征输入位差特征生成模块，得到位差特征； 将势场特征输入层差特征生成模块，得到层差特征； 将结构化特征、势场特征、位差特征和层差特征输入图像建构模块，得到图像增强后的踝关节超声图像； 所述特征提取模块包括依次连接的若干个特征提取单元，若干个特征提取单元的输出均为结构化特征和势场特征； 所述若干个特征提取单元中的第一个特征提取单元的输入为踝关节超声图像，所述若干个特征提取单元中除第一个特征提取单元外的特征提取单元的输入均为依次连接的上一个特征提取单元输出的结构化特征； 所述若干个特征提取单元中的第一个特征提取单元的工作流程，包括： 根据踝关节超声图像，利用3×3卷积层和RELU函数进行处理，得到第一基础特征图； 根据踝关节超声图像，利用1×1卷积层和RELU函数进行处理，得到第二基础特征图； 将第一基础特征图与第二基础特征图进行对应元素相减，得到相减特征图，相减特征图经过3×3卷积层和RELU函数处理，得到处理后的相减特征图； 将第一基础特征图依次经过池化操作下采样、RELU函数处理和上采样，得到上采样特征图，将上采样特征图和第二基础特征图进行对应元素相乘，得到结构化特征； 将结构化特征利用sigmoid函数进行处理，得到处理后的结构化特征； 将处理后的结构化特征、处理后的相减特征图和第一基础特征图进行对应元素相加，得到融合特征图，将融合特征图进行sigmoid函数处理，得到势场特征； 所述若干个特征提取单元中除第一个特征提取单元外的特征提取单元的工作流程与第一个特征提取单元的工作流程一致，但输入均为依次连接的上一个特征提取单元输出的结构化特征； 所述位差特征生成模块的工作流程，包括： 获取若干个结构化特征，将若干个结构化特征进行拼接，得到整合结构化特征； 根据整合结构化特征，利用3×3卷积层和RELU函数进行处理，得到第一转换特征； 将若干个结构化特征对应输入若干个第一全局最大池化层，输出得到若干个二维矩阵，将若干个二维矩阵进行拼接，得到二维矩阵集合； 根据二维矩阵集合，利用3×3卷积层和RELU函数进行处理，得到第二转换特征； 将第一转换特征和第一转换特征进行对应元素相减，得到位差特征； 所述层差特征生成模块的工作流程，包括： 获取若干个势场特征，将若干个势场特征进行拼接，得到整合势场特征； 将若干个势场特征对应输入若干个第二全局最大池化层，输出得到若干个一维向量，将若干个一维向量进行拼接，得到一维向量集合； 根据一维向量集合，利用1×1卷积层和RELU函数进行处理，得到第一深度特征； 根据整合势场特征，依次经过3×3卷积层、第二全局最大池化层和sigmoid函数进行处理，得到第二深度特征； 将第一深度特征和第二深度特征进行对应元素相减，得到层差特征。

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四川轻化工大学，其通讯地址为：643000 四川省自贡市汇东学苑街180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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