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龍圖騰網恭喜湖南安瑜健康科技有限公司申請的專利基于深度學習的尿酸監測方法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：CN119741297B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-09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：202510245391.1，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權基于深度學習的尿酸監測方法是由羅文彩;張瑜設計研發完成，并于2025-03-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度學習的尿酸監測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了基于深度學習的尿酸監測方法，涉及尿酸監測技術領域，包括以下步驟：獲取經過預處理后的尿酸檢測超聲波圖像，為后續的深度學習分析提供高質量的數據基礎；在經過預處理的超聲波圖像中，應用深度學習算法對尿酸病理特征進行初步識別，檢測出患者的病變區域；在識別出病理特征后，獲取病理特征位置處的圖像信息，對圖像信息進行進一步的特征提取。本發明通過深度學習分析預處理后的超聲波圖像，識別病理特征并進一步提取特征和異常分析，對病理特征位置的圖像質量進行評估，確保圖像質量正常時再進行識別，提高了尿酸結晶和其他病變的識別精度，減少漏診和誤診，為臨床診斷提供有力支持。

本發明授權基于深度學習的尿酸監測方法在權利要求書中公布了：1.基于深度學習的尿酸監測方法，其特征在于，包括以下步驟：獲取經過預處理后的尿酸檢測超聲波圖像，為后續的深度學習分析提供高質量的數據基礎；在經過預處理的超聲波圖像中，應用深度學習算法對尿酸病理特征進行初步識別，檢測出患者的病變區域；在識別出病理特征后，獲取病理特征位置處的圖像信息，對圖像信息進行進一步的特征提取，對提取的特征進行異常分析后，基于異常分析后的特征建立數據分析模型，對病理特征位置處的圖像質量進行評估，識別出圖像質量異常；在識別出病理特征位置處存在圖像質量異常時，以病理特征中心處為原點畫出一個面積為S的圓，繼續在超聲波圖像的其他位置隨機選取若干個面積為S的圓進行綜合分析，將圖像質量異常的情況劃分為局部異常和整體異常；對于整體異常的超聲波圖像，發出預警通知，提示相關醫療人員超聲波圖像拍攝設備存在異常，對于局部異常的超聲波圖像，建議醫療人員重新掃描病理特征位置處存在圖像質量異常的局部區域，獲得清晰和準確的局部圖像；將圖像質量異常的情況劃分為局部異常和整體異常的具體步驟如下：確定病理特征的中心位置，記為點，其坐標為，對病理特征位置處的圖像區域計算圖像質量評估系數；以為圓心，畫出半徑為R的圓，將該圓的面積記為S；在超聲波圖像的其他位置隨機選取L個點作為圓心，其中，f=1、2、3、4、……、L，L為正整數，記每個點的坐標為，以每個點為圓心，畫出半徑為R的圓，確保每個圓的面積均為S；對每個隨機選取的圓計算圖像質量評估系數，將計算得出的圖像質量評估系數標定為，其中，表示第f個點對應的圖像質量評估系數；將所有隨機圓的圖像質量評估系數進行綜合，計算出一個綜合圖像質量評估系數，計算的表達式為：，式中，表示綜合圖像質量評估系數；將綜合圖像質量評估系數與預先設定的綜合圖像質量參考閾值進行比對分析，若綜合圖像質量評估系數小于等于綜合圖像質量參考閾值，則將圖像質量異常判定為局部異常，若綜合圖像質量評估系數大于綜合圖像質量參考閾值，則將圖像質量異常判定為整體異常。

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