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龙图腾网获悉电子科技大学申请的专利一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别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：CN115496733B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202211176366.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别方法是由丁熠;高新;赵洋;曹明生;周尔强;邓伏虎;秦臻设计研发完成，并于2022-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别方法，本发明基于对臂丛神经超声图像相关结合自然图像中二阶段目标检测器的特点和缺点，提出了一个有效的二阶段目标检测网络IDNet，以有效地辅助麻醉医师识别目标神经。在IDNet中，对原有的网络进行了改进，提出了两个新颖的模块网络，通过对特征提取网络中的特征进行高效融合，还有根据人眼识别的特征，对边缘特征进行了加强，单点特征和边缘特征的结合提升建议框的质量。通过在UBPD数据集上进行的大量实验，验证了提出的目标检测器IDNet的有效性性，与其他的先进的方法相比，本发明提出的方法在超声图像检测的精度上取得好的成绩。

本发明授权一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于目标检测对臂丛神经超声图像的识别方法，其特征在于：将全连接金字塔FCFPN和均值迭代区域生成网络添加进网络形成新的二阶段目标检测器IDNet，所述二阶段目标检测器IDNet由特征提取网络VGG-19、基于反卷积的全连接特征金字塔网络、均值迭代区域生成网络以及头部结构组成，所述二阶段目标检测器IDNet的输入是一张臂丛神经的超声图像，所述超声图像经所述二阶段目标检测器IDNet处理后最终输出图像对应的检测边界框、所述检测边界框对应分类标签以及属于该类别的概率； 所述特征提取网络VGG-19从原始的臂丛神经超声图像中提取不同尺寸和不同语义强度的特征图，所述特征提取网络VGG-19具有5个阶段，每个阶段包含有卷积操作和池化操作，且每个阶段池化操作结束后将输出对应大小的特征图； 所述基于反卷积的全连接特征金字塔网络是将获得的特征图进行融合与进一步提取，通过从上到下、从下到上、横向连接和类似于全连接操作，增加分辨率更小的高级特征和分辨率更大的低级特征的表达能力，输出一系列新的特征图。

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