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龙图腾网获悉西南交通大学申请的专利一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类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：CN116342927B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202310028503.9，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统及方法是由龚勋;袁帅设计研发完成，并于2023-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统及方法，系统包括：数据采集及预处理模块，光流对齐及数据集构建模块，像素亮度变化曲线生成模块，关注帧权重训练模块，亮度变化曲线特征提取模块，视频图像特征提取模块，特征融合及分类模块。本发明方法首先采用光流对齐的方式将视频中的关键点进行对齐，减少因位移导致的影响，然后将对齐后的超声视频进行逐帧采样，拟合亮度变化曲线，并统计若干关键指标，再利用深度神经网络学习造影视频的局部特征，最后将统计的指标和学习到的特征进行融合，送入到残差网络进行分类，得到乳腺肿瘤的良恶性分类结果。

本发明授权一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于超声造影视频的乳腺癌影像分类系统，其特征在于，所述系统包括： 数据采集及预处理模块：用于采集乳腺超声造影原始数据及数据预处理； 光流对齐及数据集构建模块：用于采用稠密光流对齐法对造影帧图像序列进行对齐，形成抗抖动帧图像序列并构建数据集； 像素亮度变化曲线生成模块：用于将抗抖动帧图像序列按像素点采样，采集每个像素的亮度变化，并将其与对数正态分布曲线进行拟合，生成像素亮度变化曲线； 关注帧权重训练模块：用于将像素亮度变化曲线送入基于Transformer的注意力神经网络进行关注帧权重训练，得到最佳像素亮度变化曲线； 亮度变化曲线特征提取模块：用于根据最佳像素亮度变化曲线，统计亮度变化曲线的亮度达到最大值所对应的帧数、曲线中值对应的帧数、曲线积分面积三个关键指标，得到像素亮度变化曲线特征向量，记为F1； 视频图像特征提取模块：用于利用图像特征进行提取网络获取造影特征，得到造影视频每帧特征向量，记为F2； 特征融合及分类模块：用于将特征向量F1、F2使用concatenate方法对特征进行融合，然后送入已经进行约束后的ResNet18分类神经网络，将神经网络输出添加全连接层，使用Sigmoid函数对每个类型限制在0,1之间，得到分类结果。

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