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龍圖騰網(wǎng)獲悉浙江大學(xué)申請(qǐng)的專利基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法和系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119693356B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02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)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510197238.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F17/40；該發(fā)明授權(quán)基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法和系統(tǒng)是由沈玉強(qiáng);繆貴磊;朱新建;周慶利;劉姍娜;李暢設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-21向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法和系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法和系統(tǒng)，該方法包括：獲取HIFU超聲監(jiān)測(cè)圖像序列；對(duì)HIFU超聲監(jiān)測(cè)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理；對(duì)預(yù)處理后的圖像序列按照預(yù)設(shè)的分段規(guī)則進(jìn)行分段并配對(duì)，生成多個(gè)圖像對(duì)，每個(gè)圖像對(duì)包含兩張相鄰時(shí)序的圖像；用多分辨率金字塔光流模型多個(gè)圖像對(duì)中的圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算；將最終的光流結(jié)果進(jìn)行多參數(shù)分量提取，得到光強(qiáng)度分量、灰度變化分量和光流方向分量；對(duì)多參數(shù)分量進(jìn)行多參數(shù)分時(shí)段分析，從而對(duì)HIFU微損傷進(jìn)行檢測(cè)。本發(fā)明的方法顯著提升了HIFU微損傷檢測(cè)的精確率。

本發(fā)明授權(quán)基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法和系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于光流多參數(shù)分時(shí)段分析的HIFU微損傷檢測(cè)方法，其特征在于，包括：獲取HIFU超聲監(jiān)測(cè)圖像序列；對(duì)HIFU超聲監(jiān)測(cè)圖像序列進(jìn)行預(yù)處理，生成預(yù)處理后的圖像序列；對(duì)預(yù)處理后的圖像序列按照預(yù)設(shè)的分段規(guī)則進(jìn)行分段并配對(duì)，生成多個(gè)圖像對(duì)，每個(gè)圖像對(duì)包含兩張相鄰時(shí)序的圖像；在多個(gè)圖像對(duì)中，用多分辨率金字塔光流模型對(duì)所述多個(gè)圖像對(duì)中的第一個(gè)圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算，得到第一個(gè)圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的第一光流結(jié)果；對(duì)第一個(gè)圖像對(duì)中的第二張圖像以及第二圖像對(duì)的下一個(gè)圖像對(duì)中的第一張圖像進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算，生成第一光流補(bǔ)充增量；利用第一個(gè)圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的第一光流結(jié)果和第一光流補(bǔ)充增量，得到第二個(gè)圖像對(duì)的初始光流；對(duì)于所述多個(gè)圖像對(duì)中除第一個(gè)圖像對(duì)和最后一個(gè)圖像對(duì)以外的每個(gè)圖像對(duì)，將所述圖像對(duì)作為當(dāng)前圖像對(duì)，執(zhí)行S1-S5：S1：利用多分辨率金字塔光流模型對(duì)當(dāng)前圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算，并根據(jù)當(dāng)前圖像對(duì)的初始光流，生成當(dāng)前圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的第一光流結(jié)果；S2：對(duì)當(dāng)前圖像對(duì)中的第二張圖像以及當(dāng)前圖像對(duì)的下一個(gè)圖像對(duì)中的第一張圖像進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算，生成第二光流補(bǔ)充增量；S3：對(duì)當(dāng)前圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的第一光流結(jié)果和第二光流補(bǔ)充增量進(jìn)行求和，將求和結(jié)果作為當(dāng)前圖像對(duì)的下一個(gè)圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的初始光流；S4：將當(dāng)前圖像對(duì)的下一個(gè)圖像對(duì)作為當(dāng)前圖像對(duì)；S5：重復(fù)執(zhí)行S1-S4，直到當(dāng)前圖像為最后一個(gè)圖像對(duì)；對(duì)最后一個(gè)圖像對(duì)進(jìn)行多分辨率光流計(jì)算，并根據(jù)最后一個(gè)圖像對(duì)的初始光流，從而得到最終的光流結(jié)果；將所述多個(gè)圖像對(duì)中的最后一個(gè)圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的最終的光流結(jié)果進(jìn)行多參數(shù)分量提取，得到光強(qiáng)度分量、灰度變化分量和光流方向分量；根據(jù)光強(qiáng)度分量、灰度變化分量和光流方向分量進(jìn)行多參數(shù)分時(shí)段分析，從而對(duì)HIFU微損傷進(jìn)行檢測(cè)；多分辨率光流計(jì)算具體包括：對(duì)輸入的圖像對(duì)中的兩張圖像，建立金字塔，對(duì)于金字塔的每一層，將圖像對(duì)中的兩張圖像按照當(dāng)前金字塔的層數(shù)進(jìn)行下采樣，從而生成與所述金字塔層數(shù)對(duì)應(yīng)的分辨率的圖像組，在得到的金字塔中，最低分辨率圖像在最頂層，原始圖像在最底層；對(duì)每層得到的圖像組進(jìn)行光流計(jì)算，生成該層對(duì)應(yīng)的光流計(jì)算結(jié)果；將所述光流計(jì)算結(jié)果與灰度變換矩陣相乘，生成該層對(duì)應(yīng)的增量光流；將金字塔模型中每一層對(duì)應(yīng)的增量光流相加，得到總增量光流；將所述圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的初始光流與總增量光流相加，得到所述圖像對(duì)對(duì)應(yīng)的總光流；對(duì)HIFU微損傷進(jìn)行檢測(cè)包括：獲取與光流方向分量對(duì)應(yīng)的光流方向矢量矩陣，大小為；對(duì)于每個(gè)像素點(diǎn)，采用模板矩陣，通過滑動(dòng)窗口的方式從光流方向矢量矩陣中提取子矩陣，即，其中，，，的大小為，的尺寸小于的尺寸，是由單位向量組成的復(fù)數(shù)矩陣；對(duì)于每個(gè)子矩陣，逐元素計(jì)算余弦相似度，得到，其中， ，其中，為矩陣L2范數(shù)計(jì)算，表示復(fù)共軛操作；通過進(jìn)行均值計(jì)算，得到子矩陣與模板矩陣之間的相似度，記為像素點(diǎn)處的相似度， ；將量化后的光強(qiáng)度分量、灰度變化分量和光流方向分量進(jìn)行歸一化，并進(jìn)行聚合，得到損傷判定矩陣，即 ；其中，為權(quán)重系數(shù)，表示圖像中所有像素點(diǎn)的相似度組成的矩陣的歸一化結(jié)果，表示歸一化的圖像灰度差矩陣，表示圖像序列中最后一張圖像和第一張圖像之間的歸一化的灰度差，表示歸一化的光流強(qiáng)度矩陣；根據(jù)損傷判定矩陣對(duì)HIFU微損傷進(jìn)行檢測(cè)。

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