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龙图腾网获悉厦门理工学院申请的专利一种超声图像分类方法、装置、设备及可读存储介质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：CN121121315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202511643918.2，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种超声图像分类方法、装置、设备及可读存储介质是由蔡加欣;刘思宇;陈荣赏设计研发完成，并于2025-11-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种超声图像分类方法、装置、设备及可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提供的一种超声图像分类方法、装置、设备及可读存储介质，涉及医学图像处理技术领域。本发明基于CLIP模型提取胎儿超声图像的高维语义特征，结合单向LSTM网络建模序列依赖性得到隐状态序列，并通过两阶段选择性注意力机制滤除隐状态序列的无效token并保留关键语义特征，得到显著特征；将显著特征聚合为全局表示，并输入全连接层输出分类结果，实现超声图像的精准分类。本发明能在孕中期超声标准切面识别任务中准确率达到100%，显著优于初级与高级临床医生的人工识别表现，能够有效应对图像噪声、低对比度及复杂解剖结构评估困难等问题，为医学影像分析提供高效、精准的解决方案。

本发明授权一种超声图像分类方法、装置、设备及可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种超声图像分类方法，其特征在于，包括： 获取胎儿超声图像，并使用预训练的CLIP模型提取胎儿超声图像的高维特征向量序列； 将所述高维特征向量序列输入单向LSTM网络进行上下文依赖关系建模，得到隐状态序列； 通过两阶段选择性注意力机制滤除所述隐状态序列的无效token并保留关键语义特征，得到显著特征； 将所述显著特征聚合为全局表示，并输入全连接层输出分类结果； 其中，所述两阶段选择性注意力机制包括用于移除无效token的掩码门控模块，以及用于选择关键token的自适应稀疏注意力模块； 所述隐状态序列输入掩码门控模块，与预处理生成的掩码M进行硬筛选操作，得到基于掩码过滤后的特征表示,表达式为： ，，； 其中，表示硬筛选操作；表示第L个隐状态序列的特征表示；表示掩码M的第L个数据；T为转置符号；L为特征长度；d表示特征维度；表示实数；表示的实数矩阵； 接着在自适应稀疏注意力模块，使用一个可学习的全局查询向量与执行缩放点积，计算注意力分布，表达式为： ，； 其中，表示第i个token的注意力权重，为第i个token基于掩码过滤后的特征表示；为缩放因子；为全局查询向量；表示第L个token的注意力权重； 然后根据注意力权重分布确定一个动态阈值，表达式为： ； 其中，表示注意力权重的阈值；表示第p分位数操作；为超参数； 基于动态阈值，通过稀疏门控对注意力权重执行硬阈值处理，得到稀疏化注意力权重： ； 其中，表示第i个token的稀疏化注意力权重，表示指示函数，当条件成立时，值为1，否则为值0； 基于稀疏化注意力权重对掩码过滤后的特征表示进行加权求和计算，以保留关键语义特征，得到显著特征，表达式为： ； 其中，为显著特征；表示d维的实数矩阵。

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