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龙图腾网获悉中国人民解放军陆军军医大学申请的专利一种基于深度学习的战创伤超声图像诊断系统及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：CN121213554B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24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：202511747293.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于深度学习的战创伤超声图像诊断系统及方法是由席芳;陈红宇;梅林;杜祖虹设计研发完成，并于2025-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的战创伤超声图像诊断系统及方法在说明书摘要公布了：本申请提供了一种基于深度学习的战创伤超声图像诊断系统及方法，通过对待处理的战创伤超声图像进行自适应预处理，得到预处理超声图像；从预处理超声图像中提取图像纹理的全局上下文特征以及图像边缘的局部高频特征，进而生成包含深层图像语义信息的语义融合特征图；基于预设的滑动窗确定语义融合特征图中不同特征子区域与预设特征模板之间的特征关联系数，进而确定对所述预处理超声图像进行分割时的分割概率矩阵；根据分割概率矩阵对预处理超声图像进行区域化分割，得到所述战创伤超声图像对应的区域化分割图像。本申请提供的技术方案，可在战创伤组织的结构异质性和纹理复杂性下对战创伤超声图像进行精准区域化分割。

本发明授权一种基于深度学习的战创伤超声图像诊断系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的战创伤超声图像处理方法，用于战创伤超声图像诊断系统进行战创伤超声图像处理，其特征在于，该方法包括如下步骤： 获取待处理的战创伤超声图像，并对所述战创伤超声图像进行基于深度学习先验知识的自适应预处理，得到预处理超声图像； 从所述预处理超声图像中提取图像纹理的全局上下文特征以及图像边缘的局部高频特征，进而根据所述全局上下文特征与所述局部高频特征生成包含深层图像语义信息的语义融合特征图； 基于预设的滑动窗确定所述语义融合特征图中不同特征子区域与预设特征模板之间的特征关联系数，进而根据各个特征子区域对应的特征关联系数确定对所述预处理超声图像进行分割时的分割概率矩阵； 根据所述分割概率矩阵对所述预处理超声图像进行区域化分割，得到所述战创伤超声图像对应的区域化分割图像； 其中，从所述预处理超声图像中提取图像纹理的全局上下文特征以及图像边缘的局部高频特征具体包括： 将预处理超声图像输入预训练的深度卷积神经网络，通过所述深度卷积神经网络的深层网络提取图像纹理的全局上下文特征； 对所述预处理超声图像进行多尺度高斯差分滤波，生成多尺度边缘响应图； 基于所述多尺度边缘响应图提取得到图像边缘的局部高频特征，所述局部高频特征是指反映预处理超声图像中图像边缘局部细节的特征； 其中，基于预设的滑动窗确定所述语义融合特征图中不同特征子区域与预设特征模板之间的特征关联系数具体包括： 根据预设的滑动窗在所述语义融合特征图上进行滑动采样，生成多个特征子区域； 确定各个特征子区域对应的特征向量； 计算各个特征子区域对应的特征向量与预设特征模板的余弦相似度； 对各个余弦相似度进行归一化处理，得到各个特征子区域与预设特征模板之间的特征关联系数。

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