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龍圖騰網(wǎng)恭喜合肥合濱智能機器人有限公司申請的專利一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)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：CN114693640B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23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：202210329032.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06T7/00；該發(fā)明授權(quán)一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)是由程棟梁;王晨;劉振設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-03-31向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，屬于智能醫(yī)療診斷技術(shù)領(lǐng)域。該方法避免了采用目標(biāo)檢測器直接判斷屬性類別的方式，為了能夠適應(yīng)不同情況的屬性分類場景，先確定病灶以及病灶所在位置，獲取不同幀下所述病灶目標(biāo)的跟蹤序列，然后根據(jù)病灶目標(biāo)屬性類別以及與所述病灶目標(biāo)屬性類別對應(yīng)的整體置信度，再對病灶屬性的分類方式，提高在困難屬性上的診斷正確率，模仿醫(yī)生的診斷過程，綜合多幀結(jié)果信息，給出最終的診斷結(jié)果，提高病灶屬性診斷結(jié)果的準確性。

本發(fā)明授權(quán)一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法、系統(tǒng)、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于視頻序列的超聲圖像病灶屬性分類處理方法，其特征在于，所述方法包括：S102：獲得待測的超聲圖像，提取所述待測超聲圖像中某一處或多處的病灶圖像作為病灶目標(biāo)；S104：在待測的超聲影像中追蹤所述病灶目標(biāo)，獲得多組與所述病灶目標(biāo)對應(yīng)的跟蹤序列；S106：獲取所述跟蹤序列中病灶目標(biāo)的屬性信息，并將所述病灶目標(biāo)的屬性信息加入所述跟蹤序列中；S108：獲取所述跟蹤序列中當(dāng)前病灶目標(biāo)的屬性信息，計算跟蹤序列中病灶目標(biāo)對應(yīng)的整體置信度；根據(jù)所述整體置信度確定所述病灶目標(biāo)的屬性類別，并輸出；構(gòu)建整體置信度數(shù)學(xué)模型如下： 其中，wj表示跟蹤序列中病灶目標(biāo)對應(yīng)的整體置信度；表示跟蹤序列中病灶目標(biāo)是否連續(xù)出現(xiàn)的賦值；表示病灶目標(biāo)屬性置信度權(quán)重；表示病灶目標(biāo)重疊度權(quán)重；γ表示權(quán)重偏置。

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