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龙图腾网获悉上海大学申请的专利膈肌超声影像组学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：CN116977291B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202310828656.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权膈肌超声影像组学方法是由张麒;李昌纯;宋烨设计研发完成，并于2023-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本膈肌超声影像组学方法在说明书摘要公布了：一种膈肌超声影像组学方法，在实现膈肌区域自动分割后，通过在离线阶段构建具有编码器‑解码器结构的U‑Net分割模型，并采用预处理后的数据集进行训练后，利用训练后的U‑Net分割模型测试双模态视频得到预测分割结果并对预测分割结果进行后处理，再根据后处理后的预测分割结果和视频的动态信息相结合的方法从输入视频中挑选关键帧，从关键帧对应的预测分割结果中提取高通量的影像组学定量参数并筛选，利用筛选后的影像组学参数结合其他变量信息训练基于支持向量机SVM的分类模型，并采用训练后的分类模型进行在线阶段测试。本发明利用视频的动态信息，利用双模态图像的影像组学特征，将图像的影像组学特征和其他变量信息相结合，具有更高的便捷性和效率。

本发明授权膈肌超声影像组学方法在权利要求书中公布了：1.一种膈肌超声影像组学方法，其特征在于，通过在离线阶段构建具有编码器-解码器结构的U-Net分割模型，并采用预处理后的数据集进行训练后，利用训练后的U-Net分割模型测试B型-SWE双模态视频得到预测分割结果并对预测分割结果进行后处理，再根据后处理后的预测分割结果和输入视频的动态信息相结合的方法从输入视频中挑选关键帧，从关键帧对应的预测分割结果中提取高通量的影像组学定量参数并筛选，利用筛选后的影像组学参数结合其他变量信息训练基于支持向量机SVM的分类模型，并采用训练后的分类模型进行在线阶段测试； 所述的提取与筛选包括： 步骤5.1、影像组学定量参数的提取：首先利用去除不准确区域后的软度图，计算剩余区域弹性模量值的最大值、最小值、均值和标准差；然后利用原始B型图像及其预测分割结果和与B型图像配对的软度图像提取出高通量的影像组学定量参数； 步骤5.2、影像组学定量参数的筛选：首先检验步骤5.1得到的影像组学定量参数，当参数符合正态分布时，进行T检验，否则进行Mann-WhitneyU检验，初步筛选得到具有统计学差异的影像组学定量参数；然后对初步筛选后的影像组学定量参数进行LASSO回归，只保留回归系数符合阈值条件的影像组学定量参数，实现参数压缩，即特征降维。

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