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龙图腾网获悉四川大学华西医院申请的专利一种基于深度学习的胃窦识别及胃窦动力指数计算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：CN120298414B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202510790519.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的胃窦识别及胃窦动力指数计算方法是由樊朝凤;尹瑶;刘华;曹华;罗胜;周海蓉;罗琼设计研发完成，并于2025-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的胃窦识别及胃窦动力指数计算方法在说明书摘要公布了：本发明属于医学影像领域，涉及一种基于深度学习的胃窦识别及胃窦动力指数计算方法，包括：采集预设时间长度的标准胃窦收缩超声视频；所述标准胃窦收缩超声视频是指通过超声波获取的胃窦在标准胃窦切片下的视频；对所述标准胃窦收缩超声视频进行模糊祛除处理，得到第一胃窦帧图像序列；对所述第一胃窦帧图像序列进行伪影抑制处理，得到第二胃窦帧图像序列；对所述第二胃窦帧图像序列中的胃窦区域进行追踪，得到胃窦二值化分割图像；以基于深度学习算法系统在床旁超声的图像下计算待检测对象在当前状态下的胃窦动力指数及收缩次数等指标。

本发明授权一种基于深度学习的胃窦识别及胃窦动力指数计算方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的胃窦识别方法，其特征在于，包括： 采集预设时间长度的标准胃窦收缩超声视频；所述标准胃窦收缩超声视频是指通过超声波获取的胃窦在标准胃窦切片下的视频； 对所述标准胃窦收缩超声视频进行模糊祛除处理，得到第一胃窦帧图像序列，包括： 对所述标准胃窦收缩超声视频逐帧分解，得到初始胃窦图像序列； 分别对所述初始胃窦图像序列中的多张标准胃窦切片图像进行动态分块，得到多组胃窦区域块；胃窦区域块包括近场区域块和远场区域块；所述近场区域块的尺度小于所述远场区域块的尺度；近场区域是指深度6cm的区域，使用8x8小分块，增强胃壁细微结构；远场区域是指深度≥6cm的区域，切换至16x16分块，抑制深部噪声； 分别计算多组胃窦区域块中每个块的灰度直方图，得到多组灰度直方块； 基于对比度限制阈值，分别对多组灰度直方块中的每个块进行裁剪分配，得到多组裁剪分配块； 分别对多组裁剪分配块中的每个块进行均衡化，得到多组块累积分布函数； 基于多组块累积分布函数分别对多组胃窦区域块进行映射，得到多张映射胃窦图像； 分别对所述多张映射胃窦图像中的每个像素进行插值，得到所述第一胃窦帧图像序列； 对所述第一胃窦帧图像序列进行伪影抑制处理，得到第二胃窦帧图像序列； 对所述第二胃窦帧图像序列中的胃窦区域进行追踪，得到胃窦二值化分割图像。

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