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

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)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(qǐng)?zhí)?專利號(hào)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(cè)方法是由宋小軍;樊天地;他得安;李義方;黃瓊;曾俊冬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2021-01-22向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于超聲導(dǎo)波頻散曲線的人體骨質(zhì)疏松檢測(cè)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(cè)方法，用于對(duì)采集到的人體骨骼的超聲波信號(hào)進(jìn)行處理分析得到對(duì)應(yīng)的骨密度判斷依據(jù)，其特征在于，包括如下步驟：對(duì)超聲波信號(hào)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(jì)算法對(duì)初始頻散曲線處理得到最大能量點(diǎn)軌跡；針對(duì)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(kù)中進(jìn)行擬合點(diǎn)匹配，得到與最大能量點(diǎn)軌跡對(duì)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(duì)患者無輻射危害，并且成本低廉、準(zhǔn)確性高、計(jì)算量小、實(shí)時(shí)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(cè)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(cè)方法，用于對(duì)采集到的人體骨骼的超聲波信號(hào)進(jìn)行處理分析得到對(duì)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(duì)所述超聲波信號(hào)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(jì)算法對(duì)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(duì)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(kù)中進(jìn)行擬合點(diǎn)匹配，得到與所述最大能量點(diǎn)軌跡對(duì)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(kù)為由波導(dǎo)采集到的導(dǎo)波信號(hào)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(kù)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(kù)，該初始數(shù)據(jù)庫(kù)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(duì)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(kù)，所述初始頻散數(shù)據(jù)Khps由多個(gè)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(duì)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(duì)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(gè)所述排列順序l下所述頻率點(diǎn)對(duì)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(duì)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(jì)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(gè)所述頻散點(diǎn)的所述頻率，為第n種所述模式的第l’個(gè)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(duì)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(kù)，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(shí)記錄所述網(wǎng)格點(diǎn)對(duì)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(kù)中搜索是否存在與所述待匹配位置對(duì)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(shí)，根據(jù)所述標(biāo)記位置對(duì)應(yīng)的所述網(wǎng)格點(diǎn)的能量E以及擬合點(diǎn)Phps計(jì)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(gè)所述網(wǎng)格點(diǎn)對(duì)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)。

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