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龙图腾网获悉四川脉得影深信息技术有限公司申请的专利膀胱病灶检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品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：CN120219325B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202510294008.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权膀胱病灶检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品是由石一磊;张涛;胡敬良;牟立超;侯雨;陈咏虹设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本膀胱病灶检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品在说明书摘要公布了：本申请提供一种膀胱病灶检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品，涉及计算机技术领域。该方法通过识别每帧膀胱超声图像中膀胱的充盈状态，为后续的病灶检测提供重要的先验信息，通过检测网络模型来针对不同充盈状态的膀胱进行检测，通过识别出的充盈状态来动态调整检测网络模型，使得检测网络模型能够更专注于病灶的精细检测，适应膀胱在不同充盈状态下的影像特征变化，可有效提高病灶检测的准确性，减少误检或漏检的概率。

本发明授权膀胱病灶检测方法、装置、设备、存储介质及程序产品在权利要求书中公布了：1.一种膀胱病灶检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获取多帧膀胱超声图像； 识别每帧膀胱超声图像中膀胱的目标充盈状态； 根据所述目标充盈状态确定对应的检测网络模型，并通过所确定的检测网络模型检测膀胱病灶，获得检测结果，其中，每种充盈状态对应一个检测网络模型； 其中，所述识别每帧膀胱超声图像中膀胱的目标充盈状态，包括： 通过分类网络模型识别每帧膀胱超声图像中膀胱的目标充盈状态，其中，充盈状态包括不充盈状态、标准充盈状态和过度充盈状态； 其中，所述分类网络模型为EfficientNet-B4分类网络，和或，所述检测网络模型为YOLOv9检测网络； 所述标准充盈状态对应的YOLOv9检测网络的Anchor尺寸为标准尺寸，所述不充盈状态对应的YOLOv9检测网络的Anchor尺寸比所述标准尺寸缩小设定比例，所述过度充盈状态对应的YOLOv9检测网络的Anchor尺寸比所述标准尺寸放大设定比例； 其中，所述EfficientNet-B4分类网络中的MBConv块中嵌入有双路径注意力机制，所述双路径注意力机制包括空间路径和细节路径，所述空间路径采用空洞卷积实现，所述细节路径采用1*1卷积实现； 所述EfficientNet-B4分类网络中的第一个下采样层后设置有解剖约束模块，所述解剖约束模块通过可微分的前处理层实现，用于将医学先验知识编码到特征空间中。

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