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龙图腾网获悉卡本(深圳)医疗器械有限公司申请的专利一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法及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：CN120070456B 。

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：202510558945.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法及系统是由汪明润;程帆;王杉杉设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法及系统，包括S1、获取采集的器官超声图像；S2、将所述器官超声图像输入预先训练的深度神经网络模型，得到激活响应图，激活响应图表示图像在不同层次的激活响应特征的融合；S3、对所述激活响应图进行规约计算，得到所述器官超声图像的质量评价估值。本发明的器官超声图像质量评价方法通过深度神经网络模型结构、高效的数据扩充手段，使模型能够捕捉更加充分的特征来评估图像质量。同时，模型结构及大量的正负样本使模型的泛化性、稳定性足够得到保证。

本发明授权一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多层激活响应融合深度神经网络的器官超声图像质量评价方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： S1、获取采集的器官超声图像； S2、将所述器官超声图像输入预先训练的深度神经网络模型，得到激活响应图，激活响应图表示图像在不同层次的激活响应特征的融合； S3、对所述激活响应图进行规约计算，得到所述器官超声图像的质量评价估值； S2中，所述深度神经网络模型采用编码器-解码器结构设计，包括压缩路径和扩展路径；在所述压缩路径中设置多个下采样模块，提取所述器官超声图像的多尺度特征；在所述扩展路径中设置多个上采样模块和跳跃连接，逐步恢复图像分辨率并融合多尺度特征； S2具体包括： 将预处理后的所述器官超声图像输入预先训练的深度神经网络模型，经过编码器压缩路径提取多尺度特征； 将提取到的多尺度特征通过所述扩展路径的上采样模块和跳跃连接恢复图像分辨率，得到各尺度输出的激活响应图，所述激活响应图表示模型在该层提取到的图像特征； 对所述输出的激活响应图进行融合处理，得到最终的激活响应区域； S3中，对所述多层激活响应进行规约计算，包括： S31、对深度神经网络模型输出的激活响应图进行sigmoid激活，获得sigmoid激活值，sigmoid激活采用下述公式： ； 其中，，表示激活响应图； S32、若存在器官超声分割图像，则将所述器官超声分割图像作为掩膜，在掩膜区域内，对激活响应图进行概率归一化计算softmax，得到掩膜区域内的概率热力图； 若不存在器官超声分割图像，则对全图的激活响应图进行概率归一化计算softmax，得到全图的概率热力图； S33、基于sigmoid激活值和概率热力图进行规约计算，将结果作为质量评价估值参数；规约计算采用下述公式： ； 其中：表示像素的编号，指编号为的像素点的sigmoid激活值，指编号为的像素的概率。

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