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龙图腾网获悉复旦大学;复旦大学义乌研究院申请的专利基于超声图像进行超声自动检测的方法及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：CN116327241B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-31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：202310295329.4，技术领域涉及：A61B8/00；该发明授权基于超声图像进行超声自动检测的方法及系统是由赵妍卓;迟雪仪;赵炫;潘宇真;他得安;商慧亮设计研发完成，并于2023-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声图像进行超声自动检测的方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超声图像进行超声自动检测的方法及系统，其中方法步骤包括：步骤S100定义超声图像质量参数及目标标准图像，构建并训练强化学习网络模型；步骤S200将超声探头移动到目标位置处，采集到含有检测目标的超声图像，并记录超声探头对应的位姿；步骤S300计算步骤S200所获超声图像质量参数，并将其对应位姿一同作为强化学习网络模型的输入，以获取超声探头的调整位姿，籍此以根据超声图像质量，来对超声探头的位姿进行自适应调整，以获得理想的超声检测图像。

本发明授权基于超声图像进行超声自动检测的方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于超声图像进行超声自动检测的方法，其特征在于，步骤包括： 步骤S100定义超声图像质量参数及目标标准图像，构建并训练强化学习网络模型，步骤包括：步骤S110根据超声图像的边缘特征和空间特征，定义超声图像质量参数Q： ； 其中和分别为所获超声图像和预设目标标准图像的目标组织内外部灰度差，S为目标组织显示的图像完整度； 步骤S111取得数张高质量的目标组织的超声图像，求出灰度差及图像完整度的均值作为标准数值进行计算，选取最接近均值的一张图像作为目标标准图像； 步骤S120构建Actor网络，将包括超声图像质量参数Q及对应超声探头位姿在内的环境状态作为输入，以定义输出对应的位姿变换向量H；构建Critic网络，将包括位姿变换向量H及环境状态作为输入，以定义输出用于评价位姿变换向量H质量的奖励值r； 步骤S121定义损失函数： ； 其中，为预测的超声探头位姿变换后超声图像质量Q值，为真实执行位姿变换向量H后获得的超声图像质量Q值，为均方根误差； 步骤S122训练强化学习网络模型：根据损失函数进行梯度下降运算，对网络参数进行更新，循环数次、或所获超声图像质量值超越目标标准图像的时，训练结束； 步骤S200将超声探头移动到目标位置处，采集到含有检测目标的超声图像，并记录超声探头对应的位姿； 步骤S300计算步骤S200所获超声图像质量参数，并将其对应位姿一同作为强化学习网络模型的输入，以获取超声探头的调整位姿。

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复旦大学;复旦大学义乌研究院，其通讯地址为：200433 上海市杨浦区邯郸路220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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