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龙图腾网获悉脉得智能科技(无锡)有限公司申请的专利一种基于改进U-net的超声图像的拆图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：CN119785174B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411847131.3，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权一种基于改进U-net的超声图像的拆图方法是由石一磊;谭斌;胡敬良;牟立超;侯雨;陈咏虹设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于改进U-net的超声图像的拆图方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于改进U‑net的超声图像的拆图方法，涉及超声图像技术领域，通过结合深度学习技术与图像后处理算法，能够高效地处理超声图像类型单图、双拼图、四拼图的识别、超声区域图轮廓分割和拼图拆分的操作，通过U‑net网络的深度学习框架，结合ResNet50的特征提取能力，实现了拼图图像的高效分类和分割，相较于传统的图像处理方法，本发明能够在短时间内处理大规模不同器官组织超声图像；通过精确的分类和分割，能够准确地提取出超声图像中超声区域的轮廓，并有效对拼图进行拆分，恢复超声图像的完整性，避免误拆除或丢失信息的情况发生，具有广泛的临床应用前景。

本发明授权一种基于改进U-net的超声图像的拆图方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进U-net的超声图像的拆图方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、输入超声图像； S2、通过U-net网络的编码器提取超声图像的特征图谱； S3、将特征图谱输入至分类头中，对超声图像的图像类型进行识别，超声图像类型包括单图、双拼图以及四拼图；同时将特征图谱输入至U-net网络的解码器中，预测超声图像区域轮廓，将超声影像的器官组织从其他背景区域分离出来，对超声区域轮廓进行分割后得到mask图像； S4、当分类头识别出超声图像的图像类型为单图，且U-net网络输出的mask图像只有一个轮廓时，执行步骤S5；当分类头识别出超声图像的图像类型为双拼图，且U-net网络输出的mask图像只有一个轮廓时，执行步骤S6；当分类头识别出超声图像的图像类型为双拼图，且U-net网络输出的mask图像有两个轮廓时，执行步骤S7；当分类头识别出超声图像的图像类型为四拼图，且U-net网络输出的mask图像有四个轮廓时，执行步骤S8； S5、获取轮廓外接矩形框和相应的坐标位置x,y,w,h，根据坐标位置对超声图像的超声区域进行拆分，执行步骤S9； S6、获取轮廓外接矩形框和相应的坐标位置x,y,w,h，计算出轮廓外接矩形框以竖直中心线拆开得到两个对称子矩形框的坐标位置，即x,y,w2,h和x+w2,y,w2,h，根据两个对称子矩形框的坐标位置进行拆分，执行步骤S9； S7、获取两个轮廓外接矩形框和相应的坐标位置x1,y1,w1,h1和x2,y2,w2,h2，根据坐标位置分别对超声图像左右两侧的超声区域进行拆分，执行步骤S9； S8、获取四个轮廓外接矩形框和相应的坐标位置x1,y1,w1,h1、x2,y2,w2,h2、x3,y3,w3,h3以及x4,y4,w4,h4，根据坐标位置按左上、右上、右下以及左下的顺序分别对超声图像的超声区域进行拆分，执行步骤S9； S9、完成拆图。

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