浙江大學(xué)沈玉強(qiáng)獲國(guó)家專利權(quán)
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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)。
如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù),可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)@麢?quán)人浙江大學(xué),其通訊地址為:310058 浙江省杭州市西湖區(qū)余杭塘路866號(hào);或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服,聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。
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