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恭喜卡本(深圳)醫(yī)療器械有限公司張羽獲國家專利權(quán)

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龍圖騰網(wǎng)恭喜卡本(深圳)醫(yī)療器械有限公司申請的專利一種擊發(fā)幀識別方法、裝置及設(shè)備獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán),本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予,授權(quán)公告號為:CN119672451B

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(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?zhí)?專利號為:202510186013.0,技術(shù)領(lǐng)域涉及:G06V10/77;該發(fā)明授權(quán)一種擊發(fā)幀識別方法、裝置及設(shè)備是由張羽;王杉杉;王振林;吳夢麟設(shè)計研發(fā)完成,并于2025-02-20向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

一種擊發(fā)幀識別方法、裝置及設(shè)備在說明書摘要公布了:本申請涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種擊發(fā)幀識別方法、裝置及設(shè)備。方法包括:在接收由圖像采集設(shè)備按照時序所依次傳送的圖像幀的過程中,將所接收到的N個連續(xù)的圖像幀確定為輸入數(shù)據(jù);其中,N≥2;將輸入數(shù)據(jù)輸入至特征提取模塊得到N個圖像特征;將N個圖像特征輸入至自注意力模塊得到N個注意力向量;將N個注意力向量輸入至特征降維模塊得到各個圖像幀為擊發(fā)幀的預(yù)測概率;將N個預(yù)測概率中符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的預(yù)測概率,所對應(yīng)的圖像幀確定為擊發(fā)幀;本申請能夠解決現(xiàn)有的擊發(fā)幀確定方法存在確定效率低的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種擊發(fā)幀識別方法、裝置及設(shè)備在權(quán)利要求書中公布了:1.一種擊發(fā)幀識別方法,其特征在于,應(yīng)用于擊發(fā)幀識別設(shè)備,所述擊發(fā)幀識別設(shè)備中配置有擊發(fā)幀識別模型,所述模型包括特征提取模塊、自注意力模塊和特征降維模塊;所述擊發(fā)幀識別設(shè)備與圖像采集設(shè)備進(jìn)行連接;所述方法包括:在接收由所述圖像采集設(shè)備按照時序所依次傳送的圖像幀的過程中,將所接收到的N個連續(xù)的圖像幀確定為輸入數(shù)據(jù);其中,N≥2;將所述輸入數(shù)據(jù)輸入至所述特征提取模塊得到N個圖像特征;將N個所述圖像特征輸入至所述自注意力模塊得到N個注意力向量;將N個注意力向量輸入至所述特征降維模塊得到各個所述圖像幀為擊發(fā)幀的預(yù)測概率;將N個所述預(yù)測概率中符合預(yù)設(shè)標(biāo)準(zhǔn)的所述預(yù)測概率,所對應(yīng)的所述圖像幀確定為擊發(fā)幀;其中,擊發(fā)幀為記錄有取樣操作的多個超聲圖像幀中的在采樣成功時刻所拍攝的超聲圖像幀;N個所述注意力向量與N個所述圖像幀之間呈一一對應(yīng);所述將N個注意力向量輸入至所述特征降維模塊得到各個所述圖像幀為擊發(fā)幀的預(yù)測概率,還包括:將N個所述注意力向量進(jìn)行拼接處理得到一個第二拼接向量;將所述第二拼接向量輸入至所述特征降維模塊,通過所述特征降維模塊針對所述第二拼接向量進(jìn)行特征降維處理得到低維向量矩陣;根據(jù)所述低維向量矩陣,確定N個所述圖像幀中各個所述圖像幀所分別對應(yīng)的所述預(yù)測概率;所述在接收由所述圖像采集設(shè)備按照時序所依次傳送的圖像幀的過程中,將所接收到的N個連續(xù)的圖像幀確定為輸入數(shù)據(jù),包括:在接收由所述圖像采集設(shè)備按照時序所依次傳送的N個圖像幀的過程中,每當(dāng)接收到一個當(dāng)前圖像幀,將所述當(dāng)前圖像幀與位于所述當(dāng)前圖像幀前的(N-1)個連續(xù)的歷史圖像幀確定為所述輸入數(shù)據(jù);其中,所述當(dāng)前圖像幀為當(dāng)前時刻所接收到的所述圖像幀,所述歷史圖像幀為在所述當(dāng)前時刻前的歷史時刻所接收到的所述圖像幀;所述將N個注意力向量輸入至所述特征降維模塊得到各個所述圖像幀為擊發(fā)幀的預(yù)測概率之后,所述方法還包括:針對在時序上連續(xù)的N個所述輸入數(shù)據(jù),確定N個所述輸入數(shù)據(jù)所共同包括的目標(biāo)圖像幀所對應(yīng)的N個所述預(yù)測概率;根據(jù)所述目標(biāo)圖像幀的N個所述預(yù)測概率,確定所述目標(biāo)圖像幀的加權(quán)預(yù)測概率;所述根據(jù)所述目標(biāo)圖像幀的N個所述預(yù)測概率,確定所述目標(biāo)圖像幀的加權(quán)預(yù)測概率,包括:基于正態(tài)分布為所述目標(biāo)圖像幀的N個所述預(yù)測概率中的各個所述預(yù)測概率確定一個權(quán)重;將N個所述權(quán)重與N個所述預(yù)測概率進(jìn)行加權(quán)求均值處理得到所述加權(quán)預(yù)測概率。

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