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龍圖騰網獲悉南昌大學第一附屬醫院申請的專利一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的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：CN120053035B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26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：202510542423.4，技術領域涉及：A61B17/34；該發明授權一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的方法是由周立波;張裕坤;周輝林;孟璇設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的方法，包括以下步驟，獲取腎盂的超聲圖像并進行處理，構建基礎數據集和增強數據集，構建多尺度深度學習模型，將基礎數據集輸入多尺度深度學習模型進行處理，得到通道注意力特征和空間注意力特征，將通道注意力特征和空間注意力特征進行融合，獲得當前層的融合特征，將增強數據集和當前層的融合特征進行處理，得到腎盂在超聲圖像中的像素坐標，用于準確定位腎盂的超聲圖像中腎盂位置。本發明通過構建多尺度深度學習模型，有效提取不同尺度下的腎臟特征，克服超聲成像角度和深度對腎盂的超聲圖像質量的影響，顯著提升腎盂穿刺定位的精度。

本發明授權一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的方法在權利要求書中公布了：1.一種定位腎盂超聲圖像中腎盂位置的方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟S1：獲取腎盂的超聲圖像； 步驟S2：構建深度去噪自編碼器；通過深度去噪自編碼器對步驟S1中的腎盂的超聲圖像進行處理，獲得低噪腎盂超聲圖像； 步驟S3：對步驟S2中的低噪腎盂超聲圖像進行處理，構建基礎數據集和增強數據集； 步驟S4：構建多尺度深度學習模型；將基礎數據集輸入多尺度深度學習模型進行處理，基礎數據集在多尺度深度學習模型中先經過特征分支分離處理，獲得低噪腎盂圖像數據的特征，再將低噪腎盂圖像數據的特征進行處理，得到通道注意力特征和空間注意力特征，將通道注意力特征和空間注意力特征進行融合，獲得當前層的融合特征； 步驟S5：構建基于自監督學習的深度學習模型；基于自監督學習的深度學習模型包括多尺度特征提取模塊和腎盂定位模塊，通過多尺度特征提取模塊對增強數據集進行處理得到多尺度特征；將多尺度特征和步驟S4中獲得的當前層的融合特征輸入腎盂定位模塊進行處理，獲得腎盂在超聲圖像中的像素坐標； 步驟S6：基于腎盂在超聲圖像中的像素坐標，對腎盂的超聲圖像進行分析，定位腎盂的超聲圖像中腎盂位置。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人南昌大學第一附屬醫院，其通訊地址為：330000 江西省南昌市東湖區永外正街17號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。