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龍圖騰網(wǎng)獲悉湖南大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種超聲圖像識(shí)別模型及超聲圖像識(shí)別方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN116797852B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-08發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202310950122.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種超聲圖像識(shí)別模型及超聲圖像識(shí)別方法是由馬子驥;蔣志文;帥智康;劉宏立設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2023-07-31向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種超聲圖像識(shí)別模型及超聲圖像識(shí)別方法在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本申請(qǐng)適用于超聲圖像識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種超聲圖像識(shí)別模型及超聲圖像識(shí)別方法，超聲圖像識(shí)別模型包括殘差模塊、類(lèi)金字塔分解模塊、概率池化模塊、通道注意力模塊、第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊、第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊以及圖像識(shí)別模塊；殘差模塊接收超聲圖像，輸出端分別連接類(lèi)金字塔分解模塊、第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊、第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊，類(lèi)金字塔分解模塊連接概率池化模塊，概率池化模塊連接通道注意力模塊，通道注意力模塊連接第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊，第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊連接第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊，第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊連接圖像識(shí)別模塊，圖像識(shí)別模塊輸出超聲圖像的識(shí)別結(jié)果。本申請(qǐng)能夠提高超聲圖像識(shí)別的準(zhǔn)確性。

本發(fā)明授權(quán)一種超聲圖像識(shí)別模型及超聲圖像識(shí)別方法在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種超聲圖像識(shí)別模型，其特征在于，所述超聲圖像識(shí)別模型包括殘差模塊、類(lèi)金字塔分解模塊、概率池化模塊、通道注意力模塊、第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊、第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊以及圖像識(shí)別模塊； 所述殘差模塊，用于對(duì)輸入超聲圖像進(jìn)行卷積處理，得到所述輸入超聲圖像對(duì)應(yīng)的初始多通道特征圖像； 所述類(lèi)金字塔分解模塊，用于對(duì)所述初始多通道特征圖像中每個(gè)通道對(duì)應(yīng)的特征圖像進(jìn)行金字塔分解，得到每個(gè)通道對(duì)應(yīng)的多個(gè)特征子圖像；所述多個(gè)特征子圖像的尺度互不相同； 所述概率池化模塊，用于分別對(duì)所述多個(gè)特征子圖像中的每個(gè)特征子圖像進(jìn)行概率池化，得到每個(gè)特征子圖像的初始權(quán)重系數(shù)；所述概率池化表示不同特征子圖像對(duì)應(yīng)的池化方式的概率互不相同，所述池化方式包括最大池化、平均池化、最小池化以及隨機(jī)池化，所述概率服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布； 所述通道注意力模塊，用于根據(jù)所述初始權(quán)重系數(shù)計(jì)算每個(gè)通道的通道權(quán)重，并對(duì)所有通道的通道權(quán)重進(jìn)行一維卷積處理，得到所述初始多通道特征圖像的通道權(quán)重矩陣； 所述第一特征圖像調(diào)節(jié)模塊，用于將所述通道權(quán)重矩陣和所述初始多通道特征圖像相乘，得到中間多通道特征圖像； 所述第二特征圖像調(diào)節(jié)模塊，用于將所述中間多通道特征圖像和所述初始多通道特征圖像相加，得到最終多通道特征圖像； 所述圖像識(shí)別模塊，用于對(duì)所述最終多通道特征圖像進(jìn)行識(shí)別，得到所述最終多通道特征圖像的識(shí)別結(jié)果。

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