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龍圖騰網獲悉東南大學申請的專利一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別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：CN116895077B 。

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：202310817211.3，技術領域涉及：G06V40/10；該發明授權一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別方法是由單淳劼;錢隼南;羅守華;曾子煬;成漢林;杜悅設計研發完成，并于2023-07-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別方法，包括：生成滿足高斯概率分布的數據標簽作為心臟相位識別模型學習的目標；獲取Dicom文件解碼后的動態超聲心動圖視頻序列，并對視頻序列進行預處理和數據增強；采用滑動窗口對數據增強后的視頻序列進行采樣，從而將該視頻序列采樣為若干個有重疊的視頻段；構建心臟相位識別模型；訓練心臟相位識別模型；采用訓練好的心臟相位識別模型對待識別的動態超聲心動圖視頻進行識別，得到該視頻中每一幀為心臟關鍵相位ED或ES的概率，并對重復采樣的幀得到的多個概率值取平均，作為該幀的最終概率。本發明提高了模型檢測心臟相位幀的精確度和魯棒性。

本發明授權一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別方法在權利要求書中公布了：1.一種基于動態超聲心動圖的心臟相位識別方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、為超聲心動圖視頻中的每一幀自動生成代表心臟關鍵相位概率的數據標簽，在給定每個視頻的心臟關鍵相位的幀索引后，圍繞心臟關鍵相位ED和ES幀索引生成滿足高斯概率分布的數據標簽作為心臟相位識別模型學習的目標； S2、獲取Dicom文件解碼后的動態超聲心動圖視頻序列，并對視頻序列進行預處理，去除圖像上的無效信息；然后進行數據增強； S3、采用滑動窗口對數據增強后的視頻序列進行采樣，從而將該視頻序列采樣為若干個有重疊的視頻段； S4、構建心臟相位識別模型，心臟相位識別模型包括空間特征抽取器、時空特征聚合模塊和回歸頭，空間特征抽取器為基于CNN的CSPVoVNet，CSPVoVNet網絡的核心是引入通道補償技術和CrossStagePartial技術對傳統的CNN模型進行改進；CSPVoVNet通過在特征通道維度上拼接的方式進行通道補償，再通過一個1*1卷積層對拼接后的特征圖進行降維；時空特征聚合模塊包括窗口自注意力結構和移動窗口自注意力結構，窗口自注意力結構用于計算獨立窗口內的注意力，移動窗口自注意力結構用于計算不同窗口之間的注意力； 空間特征抽取器用于對視頻段的每一幀圖像進行空間特征編碼，獲得該視頻段的空間特征序列；時空特征聚合模塊用于對空間特征序列進行時序方向的注意力計算，獲取時空特征序列；回歸頭用于將時空特征序列映射成視頻段中每一幀圖像為ED和ES的概率； S5、采用步驟S3獲得的若干個重疊的視頻段對步驟S4中的心臟相位識別模型進行訓練；包括：將步驟S3獲得的視頻段輸入心臟相位識別模型，計算出每一幀為心臟關鍵相位ED或ES的概率后，再與步驟S1中生成的滿足高斯概率分布的數據標簽計算均方誤差，進行梯度回傳，通過隨機梯度下降算法進行心臟相位識別模型參數更新，從而實現對心臟相位識別模型的訓練； S6、采用訓練好的心臟相位識別模型對待識別的動態超聲心動圖視頻進行識別，得到該視頻中每一幀為心臟關鍵相位ED或ES的概率，并對重復采樣的幀得到的多個概率值取平均，作為該幀的最終概率。

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