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龍圖騰網(wǎng)獲悉復(fù)旦大學(xué);上海電力大學(xué)申請的專利基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法獲國家發(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：CN114795288B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-13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：202110087505.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：A61B8/08；該發(fā)明授權(quán)基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法是由宋小軍;樊天地;他得安;李義方;黃瓊;曾俊冬設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-01-22向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法，用于對采集到的人體骨骼的超聲波信號進(jìn)行處理分析得到對應(yīng)的骨密度判斷依據(jù)，其特征在于，包括如下步驟：對超聲波信號進(jìn)行傅里葉變換得到初始頻散曲線；利用預(yù)定的功率譜估計算法對初始頻散曲線處理得到最大能量點(diǎn)軌跡；針對最大能量點(diǎn)軌跡利用預(yù)定的搜索算法在預(yù)先建立的仿真模型數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行擬合點(diǎn)匹配，得到與最大能量點(diǎn)軌跡對應(yīng)的最大擬合系數(shù)的參數(shù)，將該參數(shù)中的橫波速度作為骨密度判斷依據(jù)從而讓用戶根據(jù)該骨密度判斷依據(jù)來區(qū)分非骨質(zhì)疏松和骨質(zhì)疏松患者。本發(fā)明對患者無輻射危害，并且成本低廉、準(zhǔn)確性高、計算量小、實時性高。

本發(fā)明授權(quán)基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測方法，用于對采集到的人體骨骼的超聲波信號進(jìn)行處理分析得到對應(yīng)的骨密度判斷依據(jù)，其特征在于，包括如下步驟：步驟S1-1，對所述超聲波信號進(jìn)行傅里葉變換得到初始頻散曲線；步驟S1-2，利用預(yù)定的功率譜估計算法對所述初始頻散曲線處理得到最大能量點(diǎn)軌跡；步驟S1-3，針對所述最大能量點(diǎn)軌跡利用預(yù)定的搜索算法在預(yù)先建立的仿真模型數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行擬合點(diǎn)匹配，得到與所述最大能量點(diǎn)軌跡對應(yīng)的最大擬合系數(shù)的參數(shù)，將該參數(shù)中的橫波速度作為所述骨密度判斷依據(jù)從而讓用戶根據(jù)該骨密度判斷依據(jù)來區(qū)分非骨質(zhì)疏松和骨質(zhì)疏松患者，所述仿真模型數(shù)據(jù)庫為由波導(dǎo)采集到的導(dǎo)波信號構(gòu)建的皮膚-皮質(zhì)骨-骨髓三層仿真的頻散曲線點(diǎn)，所述仿真模型數(shù)據(jù)庫的建立過程包括如下步驟：步驟S2-1，建立以初始皮質(zhì)骨厚度h1mm、厚度增量為Δh、初始縱波速度為p1ms、縱波速度增量為Δp、初始橫波速度為s1ms以及橫波速度增量為Δs的初始數(shù)據(jù)庫，該初始數(shù)據(jù)庫中包括hz*pz*sz組初始頻散數(shù)據(jù)Khps；步驟S2-2，將所有所述初始頻散數(shù)據(jù)重組為對應(yīng)的頻散點(diǎn)矩陣K′hps，從而得到由所有所述頻散點(diǎn)矩陣K′hps構(gòu)成的所述仿真模型數(shù)據(jù)庫，所述初始頻散數(shù)據(jù)Khps由多個頻散點(diǎn)組成，該初始頻散數(shù)據(jù)Khps包括多種模式其中，n為每組所述初始頻散數(shù)據(jù)對應(yīng)的所述模式的數(shù)量，m＝1,2為每種所述模式下所述頻散點(diǎn)的頻率和相速度，l為每種所述模式下所述頻散點(diǎn)的排列順序，所述步驟S2-2包括如下子步驟：步驟S2-2-1，基于所述頻率點(diǎn)在每一種所述模式中搜索出對應(yīng)的相速度位置bi：bi＝i 式中，df為所述最大能量點(diǎn)軌跡A的縱向間隔，l為每種所述模式下所述頻散點(diǎn)的排列順序，c為每個所述排列順序l下所述頻率點(diǎn)對應(yīng)的所有所述相速度位置組成的數(shù)組；步驟S2-2-2，將所述數(shù)組c中的最小值所對應(yīng)的所述排列順序l設(shè)定為已知排列序列l(wèi)′；步驟S2-2-3，根據(jù)所述已知排列序列l(wèi)′計算得到波數(shù)的波數(shù)位置bj： 式中，dk為所述最大能量點(diǎn)軌跡A的橫向間隔，為第n種所述模式的第l’個所述頻散點(diǎn)的所述頻率，為第n種所述模式的第l’個所述頻散點(diǎn)的所述相速度；步驟S2-2-4，根據(jù)所述相速度位置bi以及所述波數(shù)位置bj得到重組后的初始頻散數(shù)據(jù)作為所述頻散點(diǎn)矩陣K′hps，并將所述初始頻散數(shù)據(jù)Khps中對應(yīng)的位置進(jìn)行標(biāo)記得到標(biāo)記位置；步驟S2-2-5，重復(fù)所述步驟S2-2-1至所述步驟S2-2-4直到所有所述初始頻散數(shù)據(jù)完成重組從而得到由所有所述頻散點(diǎn)矩陣K′hps構(gòu)成的所述仿真模型數(shù)據(jù)庫，所述步驟S1-3包括如下子步驟：步驟S1-3-1，判斷所述最大能量點(diǎn)軌跡中網(wǎng)格點(diǎn)的能量E是否大于預(yù)定能量閾值T；步驟S1-3-2，在所述步驟S1-3-1判斷為是時記錄所述網(wǎng)格點(diǎn)對應(yīng)的位置作為待匹配位置；步驟S1-3-3，通過所述搜索算法在所述仿真模型數(shù)據(jù)庫中搜索是否存在與所述待匹配位置對應(yīng)的所述標(biāo)記位置；步驟S1-3-4，在所述步驟S1-3-3判斷為是時，根據(jù)所述標(biāo)記位置對應(yīng)的所述網(wǎng)格點(diǎn)的能量E以及擬合點(diǎn)Phps計算得到擬合系數(shù)Qhps以及擬合點(diǎn)均值P’hps： 步驟S1-3-5，重復(fù)所述步驟S1-3-1至所述步驟S1-3-4直到得到所述最大能量點(diǎn)軌跡中每個所述網(wǎng)格點(diǎn)對應(yīng)的所述擬合系數(shù)Qhps以及所述擬合點(diǎn)均值P’hps；步驟S1-3-6，根據(jù)所有所述擬合系數(shù)Qhps以及所有所述擬合點(diǎn)均值P’hps選取擬合系數(shù)Qhps最大值作為所述最大擬合系數(shù)，并將該最大擬合系數(shù)中的參數(shù)中的橫波速度作為所述骨密度判斷依據(jù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人復(fù)旦大學(xué);上海電力大學(xué)，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區(qū)邯鄲路220號；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)”。