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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪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：CN119273623B 。

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：202411207765.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪方法是由缑水平;范晓飒;刘宁涛;童诺;李睿敏设计研发完成，并于2024-08-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪方法，主要解决现有技术中由于没有考虑探针形状纤细、相邻帧之间不均匀运动和较低的探针可见性，导致探针追踪性能较差的问题。其实现方案为：获取肝肿瘤消融过程超声视频数据集；构建手持超声视频探针追踪网络MOUNT；对手持超声视频探针追踪网络MOUNT进行迭代训练；使用训练好的MOUNT网络对测试集进行测试，得到预测候选结果集合；对预测候选结果集合进行筛选优化的后处理操作，得到探针入口点和针尖坐标，完成对探针的追踪。本发明关注了手持超声视频探针追踪任务的独特特征，有效提升了手持超声视频探针追踪的准确性，可用于对肝肿瘤消融手术中的探针实时跟踪。

本发明授权基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MOUNT模型的手持超声视频探针追踪方法，其特征在于，包括如下步骤： 1获取肝肿瘤消融过程超声视频数据集D并进行定义，将定义后的数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集； 2构建手持超声视频探针追踪网络MOUNT： 2a使用现有的Mask-RCNN网络作为手持超声视频探针追踪模型的整体框架，在该框架的基础上，建立不均匀运动感知UMP模块和相邻帧聚合AFA模块，并将原Mask-RCNN网络中的区域候选网络RPN替换为具有针尖特定检测的区域候选网络TD-RPN； 2b将不均匀运动感知UMP模块、具有针尖特定检测的区域候选网络TD-RPN、相邻帧聚合AFA模块依次串联，构成手持超声视频探针追踪网络MOUNT，并初始化MOUNT网络的权重W和偏置b； 3对手持超声视频探针追踪网络MOUNT进行迭代训练： 3a将超声视频训练集中每个超声视频的帧组合按照时序顺序输入手持超声视频探针追踪网络MOUNT，得到网络MOUNT输出； 3b根据网络MOUNT的输出构建损失函数L： 3c通过随机梯度下降法对网络MOUNT进行参数更新； 3d重复步骤3a到3c,得到训练好的手持超声视频探针追踪网络MOUNT； 4将测试集中每个超声视频的帧组合按照时序顺序输入到训练好的手持超声视频探针追踪网络MOUNT，得到预测结果集合； 5对预测结果集合进行筛选优化的后处理操作，得到最终的探针入口点坐标，尖端坐标，和针轴方向角度，完成对手持超声视频探针的追踪。

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