浙江大學田雨獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉浙江大學申請的專利基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法及裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120318228B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510789772.6，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法及裝置是由田雨;高美玉;秦佳樂;俞靜婧;李勁松設計研發完成，并于2025-06-13向國家知識產權局提交的專利申請。
本基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法及裝置在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法及裝置。該方法首先對超聲掃描影響進行預處理，將影像拆分成帶有時間序列信息的圖像并進行降噪處理，對醫生診斷所需的標準切面圖像在時序中進行定位，作為超聲影像預測方法的訓練數據；使用變動窗口多頭注意力機制的transformer架構提取醫學超聲圖像的空間特征，進一步基于長短期記憶神經網絡學習圖像數據空間特征變化和時序特征變化的關聯，讓模型通過當前輸入的超聲影像預測醫生診斷所需的標準切面圖像。本發明降低人工超聲檢查所需的醫學知識壁壘，提高醫生的掃描檢查效率，適用于醫療人力資源匱乏地區的超聲影像檢查和超聲科醫生培訓等場景。
本發明授權基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法及裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于多層級時空特征循環神經網絡的超聲影像預測方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1，建立回顧性人體超聲掃描影像數據庫，將診斷圖像的金標準與對應的影像進行數據配對； S2，使用超聲影像標簽定位算法確定標簽在對應影像中的時序位置，同時對影像進行降噪和裁剪處理； S3，構建超聲影像預測模型，包括：圖像嵌入補丁、多層級時空特征循環網絡、圖像補丁上下采樣層和圖像重建層，最終輸出結果為符合醫生診斷標準的人體超聲掃描圖像；所述多層級時空特征循環網絡由長短期循環網絡嵌套一個包含可變窗口采樣和空間均值損失函數的Transformer構成； S4，將處理后的影像數據集輸入到超聲影像預測模型進行訓練，基于訓練后的模型進行超聲影像預測。
如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人浙江大學，其通訊地址為：310058 浙江省杭州市西湖區余杭塘路866號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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