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龍圖騰網獲悉卡本(深圳)醫療器械有限公司申請的專利一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法及系統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：CN120070456B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202510558945.3，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法及系統是由汪明潤;程帆;王杉杉設計研發完成，并于2025-04-30向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法及系統，包括S1、獲取采集的器官超聲圖像；S2、將所述器官超聲圖像輸入預先訓練的深度神經網絡模型，得到激活響應圖，激活響應圖表示圖像在不同層次的激活響應特征的融合；S3、對所述激活響應圖進行規約計算，得到所述器官超聲圖像的質量評價估值。本發明的器官超聲圖像質量評價方法通過深度神經網絡模型結構、高效的數據擴充手段，使模型能夠捕捉更加充分的特征來評估圖像質量。同時，模型結構及大量的正負樣本使模型的泛化性、穩定性足夠得到保證。

本發明授權一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于多層激活響應融合深度神經網絡的器官超聲圖像質量評價方法，其特征在于，該方法包括以下步驟： S1、獲取采集的器官超聲圖像； S2、將所述器官超聲圖像輸入預先訓練的深度神經網絡模型，得到激活響應圖，激活響應圖表示圖像在不同層次的激活響應特征的融合； S3、對所述激活響應圖進行規約計算，得到所述器官超聲圖像的質量評價估值； S2中，所述深度神經網絡模型采用編碼器-解碼器結構設計，包括壓縮路徑和擴展路徑；在所述壓縮路徑中設置多個下采樣模塊，提取所述器官超聲圖像的多尺度特征；在所述擴展路徑中設置多個上采樣模塊和跳躍連接，逐步恢復圖像分辨率并融合多尺度特征； S2具體包括： 將預處理后的所述器官超聲圖像輸入預先訓練的深度神經網絡模型，經過編碼器壓縮路徑提取多尺度特征； 將提取到的多尺度特征通過所述擴展路徑的上采樣模塊和跳躍連接恢復圖像分辨率，得到各尺度輸出的激活響應圖，所述激活響應圖表示模型在該層提取到的圖像特征； 對所述輸出的激活響應圖進行融合處理，得到最終的激活響應區域； S3中，對所述多層激活響應進行規約計算，包括： S31、對深度神經網絡模型輸出的激活響應圖進行sigmoid激活，獲得sigmoid激活值，sigmoid激活采用下述公式： ； 其中，，表示激活響應圖； S32、若存在器官超聲分割圖像，則將所述器官超聲分割圖像作為掩膜，在掩膜區域內，對激活響應圖進行概率歸一化計算softmax，得到掩膜區域內的概率熱力圖； 若不存在器官超聲分割圖像，則對全圖的激活響應圖進行概率歸一化計算softmax，得到全圖的概率熱力圖； S33、基于sigmoid激活值和概率熱力圖進行規約計算，將結果作為質量評價估值參數；規約計算采用下述公式： ； 其中：表示像素的編號，指編號為的像素點的sigmoid激活值，指編號為的像素的概率。

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