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龙图腾网获悉北京凯普顿医药科技开发有限公司申请的专利一种医用超声图像分析系统及方法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：CN119359729B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27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：202411933094.8，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种医用超声图像分析系统及方法是由裴萌;柳霞;王鸿;王利民;张鹏设计研发完成，并于2024-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种医用超声图像分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种医用超声图像分析系统及方法，涉及医学影像处理技术领域，该系统的组成包括：超声图像采集模块、图像特征提取模块、贝叶斯网络诊断模型构建模块、概率推理计算模块和诊断结果输出模块，本发明的医用超声图像分析系统通过构建贝叶斯网络诊断模型，能够综合考虑图像中的多种特征以及患者的个人信息和病史，从而实现对疾病的全面、准确诊断，不仅提高了诊断的准确性和可靠性，还大大减少了医生的主观判断对诊断结果的影响，降低了误诊和漏诊的风险，同时，由于贝叶斯网络具有强大的推理能力和自学习能力，本系统能够随着临床数据的积累不断优化和完善诊断模型，提高诊断的精度和效率。

本发明授权一种医用超声图像分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种医用超声图像分析系统，其特征在于，该系统的组成包括：超声图像采集模块、图像特征提取模块、贝叶斯网络诊断模型构建模块、概率推理计算模块和诊断结果输出模块； 所述超声图像采集模块与医用超声成像设备连接，用于采集医用超声图像，并对图像进行预处理，优化干扰因素对诊断的影响； 所述图像特征提取模块从采集到的超声图像中提取多种特征，并将提取的特征作为贝叶斯网络诊断模型的输入信息，所述特征包括边缘梯度特征、区域对比度特征、频谱特征； 所述贝叶斯网络诊断模型构建模块用于构建贝叶斯网络诊断模型，并确定网络的节点和节点之间的概率关系，将提取的图像特征以及患者信息设定为网络节点，并根据临床数据确定节点之间的条件概率分布得到疾病节点，从而构建完整的贝叶斯网络结构，同时，在模型中引入不确定性量化指标，即置信区间和熵值，以量化概率结果的不确定性程度，其中，所述贝叶斯网络诊断模型的具体构建过程为： 确定节点类型：根据图像特征提取模块得到的边缘梯度特征值EG、区域对比度特征RC、频谱特征值为SF，以及患者的年龄age和性别sex信息，分别作为图像特征节点和患者信息节点，得到贝叶斯网络中的基础节点集合为N＝{n1，n2，…，nk}，其中图像特征节点包括边缘梯度特征节点neg、区域对比度特征节点nrc、频谱特征节点nsf，患者信息节点包括年龄节点nage、性别节点nsex； 确定节点之间的概率关系：收集临床病例数据，包括患者的超声图像数据、对应的图像特征计算结果、患者的年龄、性别信息以及最终确诊的疾病类型，通过条件概率分布确定节点之间的概率分布，即对于疾病节点D和基础节点集合N＝{n1,n2,…,nk}，计算条件概率分布PD|n1,n2,…,nk，即考虑疾病di和一组特征值与患者信息值的组合e1，e2，…，ek，在数据集中统计同时出现疾病di和该特征组合的次数countdi，e1，e2，…，ek，以及该特征组合单独出现的次数counte1，e2，…，ek，则条件概率通过此条件概率方式将基础节点集合N中的所有图像特征节点和患者信息节点都与疾病节点关联； 构建贝叶斯网络结构：根据确定的节点和节点之间的概率关系，构建贝叶斯网络结构，网络中的每个节点都表示一个随机变量，节点之间的有向边表示变量之间的依赖关系； 引入不确定性量化指标：在贝叶斯网络诊断模型中引入不确定性量化指标，包括置信区间和熵值，用于量化概率结果的不确定性程度； 所述概率推理计算模块将图像特征提取模块得到的特征数据输入到贝叶斯网络诊断模型中，通过贝叶斯网络结构计算疾病的发生概率，在计算过程中，实时更新不确定性量化指标的值，随着新数据的输入和概率推理的进行，动态调整置信区间和熵值的指标； 所述诊断结果输出模块将概率推理计算模块得到的疾病发生概率以概率数值列表的形式呈现给医生，同时提供相应的诊断建议，辅助医生做出最终的诊断决策。

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