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龙图腾网获悉江南大学附属医院;江南大学申请的专利一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统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：CN119399094B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02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：202411224319.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统是由朱栋晓;李明明;宿磊;蒋燕东;朱嫣婷;李可设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取胎儿颅脑超声图像；步骤S2：基于YOLOv7模型构建胎儿颅脑标准切面检测网络模型，其中，所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络，对所述主干网络和所述颈部网络进行改进，所述主干网络用于提取图像特征，所述颈部网络用于对主干网络提取的图像特征进行特征融合，所述头部网络用于对颈部网络得到的融合特征进行检测；步骤S3：通过所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型识别所述胎儿颅脑超声图像是否为标准切面图像。本发明能够对胎儿颅脑的标准切面图像进行有效检测。

本发明授权一种胎儿颅脑标准切面检测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种胎儿颅脑标准切面检测方法，其特征在于：包括： 步骤S1：获取胎儿颅脑超声图像； 步骤S2：基于YOLOv7模型构建胎儿颅脑标准切面检测网络模型，其中，所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型包括依次连接的主干网络、颈部网络和头部网络，所述主干网络用于提取图像特征，所述颈部网络用于对主干网络提取的图像特征进行特征融合，所述头部网络用于对颈部网络得到的融合特征进行检测； 在所述主干网络中引入AK-ELAN模块和EMA模块；所述AK-ELAN模块用于使主干网络关注大小和形状不断变化的目标特征；所述EMA模块通过学习目标特征的全局位置信息和不同尺度的空间信息并进行融合，用于提高主干网络的特征提取能力；在所述颈部网络引入递归特征金字塔RFP以提高目标识别精度； 所述主干网络包括依次连接的第一CBS模块、第二CBS模块、第三CBS模块、第四CBS模块、第一AK-ELAN模块、第一MP-1模块、第二AK-ELAN模块、第二MP-1模块、第三AK-ELAN模块、第三MP-1模块、第四AK-ELAN模块和EMA模块； 所述第一AK-ELAN模块、第二AK-ELAN模块、第三AK-ELAN模块和第四AK-ELAN模块均包括第一支路和第二支路，所述第一支路包括第五CBS模块，所述第二支路包括依次连接的第六CBS模块、第七CBS模块、第一AKConv、第八CBS模块和第二AKConv，所述第五CBS模块和第二AKConv与第一Concat层连接，所述第六CBS模块的输出和第一AKConv的输出还与第一Concat层连接； 所述第一MP-1模块、第二MP-1模块、第三MP-1模块均包括第三支路和第四支路，所述第三支路包括依次连接的第一MaxPool层和第九CBS模块，所述第四支路包括依次连接的第十CBS模块和第十一CBS模块，所述第九CBS模块和第十一CBS模块均与第二Concat层连接； 所述颈部网络包括依次连接的SPPCSPC模块、第十二CBS模块、第一UpSample层、第三Concat层、第一ELAN-2模块、第十三CBS模块、第二UpSample层、第四Concat层、第二ELAN-2模块、第一MP-2模块、第五Concat层、第三ELAN-2模块、第二MP-2模块、第六Concat层、第四ELAN-2模块； 所述第四ELAN-2模块还与第十二CBS模块连接，以实现递归特征金字塔RFP操作； 所述SPPCSPC模块还与第六Concat层连接； 所述第三AK-ELAN模块还通过第十四CBS模块和所述第三Concat层连接，所述第三ELAN-2模块的输出还与第三Concat层的输入连接，以实现递归特征金字塔RFP操作； 所述第二AK-ELAN模块还通过第十五CBS模块和所述第四Concat层连接，所述第二ELAN-2模块的输出还与第四Concat层的输入连接，以实现递归特征金字塔RFP操作； 所述第一ELAN-2模块和第二ELAN-2模块均包括第五支路和第六支路，所述第五支路包括第十六CBS模块，所述第六支路包括依次连接的第十七CBS模块、第十八CBS模块、第十九CBS模块、第二十CBS模块和第二十一CBS模块，所述十六CBS模块和第二十一CBS模块与第七Concat层连接，所述第十七CBS模块的输出和第十九CBS模块的输出还与第七Concat层连接； 所述第一MP-2模块和第二MP-2模块均包括第七支路和第八支路，所述第七支路包括依次连接的第二MaxPool层和第二十二CBS模块，所述第八支路包括依次连接的第二十三CBS模块和第二十四CBS模块，所述第二十二CBS模块和第二十四CBS模块均与第八Concat层连接； 所述SPPCSPC模块包括依次连接的第二十五CBS模块、第二十六CBS模块、第二十七CBS模块，所述第二十七CBS模块分别与第三MaxPool层、第四MaxPool层、第五MaxPool层连接，所述第二十七CBS模块、第三MaxPool层、第四MaxPool层、第五MaxPool层的输出通过第九Concat层再与第二十八CBS模块、第二十九CBS模块连接，所述第二十五CBS模块的输出经过第三十CBS模块后，与所述第二十九CBS模块的输出一起经过第十Concat层后再与第三十一CBS模块连接； 所述第二ELAN-2模块、第三ELAN-2模块和第四ELAN-2模块在颈部网络每次迭代时将第一次输出和第二次输出输入Fusion模块进行特征融合，所述Fusion模块通过1*1卷积和激活函数进行特征融合； 步骤S3：通过所述胎儿颅脑标准切面检测网络模型识别所述胎儿颅脑超声图像是否为标准切面图像，所述标准切面图像包括标准丘脑切面图像、标准侧脑室切面图像和标准小脑切面图像； 其中，所述标准丘脑切面图像包括第一特有解剖结构和共有解剖结构，所述标准侧脑室切面图像包括第二特有解剖结构和共有解剖结构，所述标准小脑切面图像包括第三特有解剖结构和共有解剖结构，所述第一特有解剖结构包括大脑脚和脉络丛，所述第二特有解剖结构包括侧脑室后脚和脉络丛，所述第三特有解剖结构包括小脑和后颅窝池，所述共有解剖结构包括丘脑、大脑镰、透明隔腔、大脑侧外裂和颅骨光环。

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