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龙图腾网获悉中国人民解放军总医院第五医学中心申请的专利一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119417890B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411337779.6，技术领域涉及：G06T7/73；该发明授权一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法及系统是由高旭东;屈晓磊;冯卉;李大寨;南群;王焱;马明明;曾珍;刘佳;李硕;杨慧宁设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法及系统，涉及超声检测技术领域，该基于超声图像的人体内出血位置检测方法包括以下步骤：利用采集的含有出血点的超声图像构建图像数据集；基于图像数据集，构建并训练改进的邻域注意力转换器模型；获取待检测的超声图像，利用训练完成的改进的邻域注意力转换器模型进行出血位置检测，得到检测结果；利用可视化工具，将检测结果进行可视化展示。本发明将深度学习网络应用在超声图像的出血点检测上，在数据集的支撑下深度学习网络可以得到相较传统算法更高的检测精度和更好的噪声鲁棒性针对出血点这一小目标检测任务，在网络设计层面做了专门优化，能取得更好的检出率。

本发明授权一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超声图像的人体内出血位置检测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、利用采集的含有出血点的超声图像构建图像数据集； S2、将图像数据集划分为训练集和测试集；根据改进的邻域注意力转换器结构，构建改进的邻域注意力转换器模型；利用训练集对改进的邻域注意力转换器模型进行训练，并通过反向传播算法和梯度下降法不断调整模型参数，以最小化损失函数；训练完成后，利用测试集对改进的邻域注意力转换器模型进行性能评估，基于评估结果对模型结构进行调整，得到最终的改进的邻域注意力转换器模型； S3、获取待检测的超声图像，利用训练完成的改进的邻域注意力转换器模型进行出血位置检测，得到检测结果； S4、利用可视化工具，将检测结果进行可视化展示； 所述S1包括以下步骤： S11、采集含有出血点的连续多帧超声图像，通过特征卷积处理提取语义特征； S12、利用不同的膨胀率对提取的语义特征进行膨胀卷积处理，并对处理结果进行融合分析，得到融合特征； S13、对融合特征进行上采样处理，得到当前帧超声图像的清晰化图像； S14、利用标注工具对超声图像的清晰化图像进行出血点标注处理，得到图像数据集； 所述S12包括以下步骤： S121、利用不同膨胀率的膨胀卷积对语义特征进行处理，得到语义特征膨胀图； S122、对语义特征膨胀图进行降维和激活函数映射，得到注意力特征图； S123、对所有的注意力特征图进行拼接处理，得到二级注意力特征图； S124、将二级注意力特征图和超声标准图像语义特征进行相乘操作，得到融合特征； 所述S13包括以下步骤： S131、利用最近邻插值法对融合特征进行上采样处理，得到初级上采样图像； S132、对初级上采样图像进行卷积操作，得到卷积增强图像； S133、对卷积增强图像进行上采样处理，得到二级上采样图像； S134、对二级上采样图像进行卷积操作，得到当前帧超声图像的清晰化图像； 所述改进的邻域注意力转换器结构包括：输入层、重叠分词器、邻域注意力块、重叠下采样器、全连接层及输出层； 所述邻域注意力块输出的尺寸特征图为H4×W4和H8×W8。

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