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龙图腾网获悉聚融医疗科技(杭州)有限公司申请的专利一种自动创伤重点超声评估的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：CN114331969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202111483052.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种自动创伤重点超声评估的方法和系统是由朱连华;吴洁;鹿祥鹏设计研发完成，并于2021-12-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自动创伤重点超声评估的方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种自动创伤重点超声评估的方法及系统，其中涉及的系统包括：数据采集模块，接收人体组织的超声回波信号，通过模数转换器采样接收的超声回波信号并形成数据流；信号处理模块，将数据流解调到基频，并将信号通过低通滤波器和对数压缩处理，得到处理后的信号；数据传输模块，将处理后的信号传输至eFast辅助诊断模块和超声成像模块中；eFast辅助诊断模块，将处理后的信号对应的超声图像按照液体的游离程度分为微量、少量、中量和大量，得到诊断结果；超声成像模块，对超声图像进行扫描转换、数字增益补偿、动态范围调节以及图像域的后处理，得到处理后的超声图像；结果输出模块，将诊断结果和处理后的超声图像进行融合，得到评估检查结果。

本发明授权一种自动创伤重点超声评估的方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种自动创伤重点超声评估的系统，其特征在于，包括： 数据采集模块，用于接收与人体组织相关的超声回波信号，通过模数转换器采样接收的超声回波信号，根据奈奎斯特定律可得：，其中，表示采样的超声回波信号，超声回波信号带宽为，并形成数据流，将形成的数据流传输至信号处理模块； 信号处理模块，与所述数据采集模块连接，用于接收数据流，将接收到的数据流解调到基频，并将解调到基频的数据流对应的信号通过低通滤波器和对数压缩处理，得到处理后的信号，其中，低通滤波采用复切比雪夫滤波器，沿图像深度方向滤波器带宽随信号带宽同步变化，经过滤波处理的信号在满足奈奎斯特定理的前提下经过重采样进一步降低数据传输率； 数据传输模块，与所述信号处理模块连接，用于将得到的处理后的信号传输至eFast辅助诊断模块和超声成像模块中； eFast辅助诊断模块，与所述数据传输模块连接，用于接收处理后的信号，并采用超声图像的纹理特征的人工智能分析算法将处理后的信号对应的超声图像按照液体的游离程度分为微量、少量、中量和大量，得到诊断结果，所述纹理特征包括基于灰度共生矩阵的特征和基于灰度直方图的特征，其中基于灰度共生矩阵的特征包括角二阶矩、对比度、方差、相关、反差分矩和熵，基于灰度直方图的特征，包括均值、方差、扭曲度、峰度、能量和熵； 超声成像模块，与所述数据传输模块连接，用于接收处理后的信号，并对处理后的信号对应的超声图像进行扫描转换、数字增益补偿、动态范围调节以及图像域的后处理，得到处理后的超声图像； 结果输出模块，分别与所述eFast辅助诊断模块、超声成像模块连接，用于将eFast辅助诊断模块得到的诊断结果和超声成像模块得到的处理后的超声图像进行融合，在超声图像上描绘出游离液体区域，并将液体游离程度显示于超声图像上，得到超声图像相对应的评估检查结果； 其中，所述eFast辅助诊断模块具体包括： 分割模块，用于将超声图像分割为若干个子块，每个子块独立为一个训练样本； 初始化模块，用于初始化训练样本的权值分布，得到第一次迭代的每个样本权值D1，初始化权值w1i表示为： ， 其中，N表示训练样本的图像； 第一次迭代的每个样本权值，表示为： ， 迭代模块，用于进行多次迭代，得到弱分类器，其中弱分类器的话语权表示为： ， 其中，weightm表示弱分类器的话语权；em表示上一次迭代中的误差函数值；其中每次迭代中使用权值Dm训练样本集进行学习，m表示迭代次数； 组合模块，用于当迭代完成后，采用Adaboost算法，将多个弱分类器组合成强分类器，表示为： ， 其中，fx表示强分类器；Gmx表示弱分类器对样本x的分类，M表示最大迭代次数，sign表示符号函数； 每次迭代的过程中，前一个弱分类器分错的样本的权值会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器，在每轮训练中，用总体训练新的弱分类器，产生新的样本权值和该弱分类器的话语权，一直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最大迭代次数； 分类模块，用于根据强分类器将超声图像按照游离液体程度分为微量、少量、中量和大量，进而判断损伤的严重程度。

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