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龙图腾网获悉黑龙江省医院(黑龙江省中日友谊医院、黑龙江省生殖保健服务中心、黑龙江省皮肤性病防治中心)申请的专利一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测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：CN119963502B 。

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：202510029102.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测方法是由亢渐;牛吉瑞;董孜璞;马莉;房秋菊;张印;孙永涛设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测方法在说明书摘要公布了：一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测方法，属于肾结石体外碎石检测技术领域。为提高超声图像的肾结石体外碎石检测准确率，本发明包括获取具有结石患者的肾脏B超图像，进行数据处理，采用HRNe模型结合均值滤波和索贝尔算子处理技术构建超声图像的肾结石识别模型，利用验证集对训练好的超声图像的肾结石识别模型进行评估，计算准确率、敏感度和特异度，评估训练好的超声图像的肾结石识别模型在肾结石识别任务的准确性和可靠性，对训练好的超声图像的肾结石识别模型进一步优化，得到优化后的超声图像的肾结石识别模型输出的结石特征，计算肾结石体外碎石能量，规划肾结石体外碎石方案。本发明提供了更加精确的方案。

本发明授权一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测系统及检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的超声图像的肾结石体外碎石检测方法，其特征在于，包括如下步骤： S1.获取具有结石患者的肾脏B超图像，通过图像标注工具对肾脏B超图像进行分类，构建数据集； S2.采用数据处理单元对步骤S1得到的数据集进行数据处理，进行数据清洗、图像插值、标准化处理，得到数据处理后的数据集，划分为训练集和验证集； S3.人工智能算法单元采用HRNe模型结合均值滤波和索贝尔算子处理技术构建超声图像的肾结石识别模型，利用步骤S2的训练集对构建的超声图像的肾结石识别模型进行训练，得到训练好的超声图像的肾结石识别模型，输出超声图像的肾结石识别结果； S4.模型优化单元利用验证集对步骤S3得到的训练好的超声图像的肾结石识别模型进行评估，计算准确率、敏感度和特异度，评估训练好的超声图像的肾结石识别模型在肾结石识别任务的准确性和可靠性，对训练好的超声图像的肾结石识别模型进一步优化，得到优化后的超声图像的肾结石识别模型； S5.结果交互单元基于步骤S4优化后的超声图像的肾结石识别模型输出的结石特征，计算肾结石体外碎石能量，规划肾结石体外碎石方案； 步骤S5的具体实现方法包括如下步骤： S5.1.采集步骤S4优化后的超声图像的肾结石识别模型输出的结石特征，结合患者的具体情况，包括结石大小、位置、形态； S5.2.应用SVM构建分类模型对步骤S5.1得到的结石的不同特征进行综合计算，在结石的样本空间中，划分超平面的公式如下： ； 其中，=w1，w2，……，wd为结石的参数特征，为超平面的距离，为患者选择碎石能量的分类； S5.3.医师根据经验结合步骤S5.2得到的模型参数选择体外碎石设备的参数，包括冲击波强度、频率、聚焦点，规划肾结石体外碎石方案。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人黑龙江省医院(黑龙江省中日友谊医院、黑龙江省生殖保健服务中心、黑龙江省皮肤性病防治中心)，其通讯地址为：150036 黑龙江省哈尔滨市香坊区中山路82号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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