中国计量大学余家斌获国家专利权
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龙图腾网获悉中国计量大学申请的专利基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法、装置及其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：CN121544731B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-27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：202610043990.X，技术领域涉及：G06T11/00；该发明授权基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法、装置及其可读存储介质是由余家斌;徐佳俊;朱哲熠;王仕礼;周琴丽;章东平;肖丙刚;米红妹;杨力;徐晨杰设计研发完成，并于2026-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法、装置及其可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法、装置及其可读存储介质，属于医学影像处理与计算机辅助诊断技术领域。核心在于：引入多尺度结构感知机制，利用源域BUS图像的结构先验信息如小波高频分量，通过双重结构引导注意力和自适应结构融合模块，精确引导解剖结构的生成；在瓶颈处配置混合特征提取网络，级联状态空间模型SSM单元和Kolmogorov‑Arnold网络KAN单元，以高效捕捉长距离依赖和非线性特征。本发明通过结构引导与高效特征提取的协同作用，显著提升了生成CEUS图像的结构保真度和微血管细节的真实感。
本发明授权基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法、装置及其可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于扩散模型的跨模态超声造影图像生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取待转换的B模式超声图像作为源域图像； 构建基于去噪扩散概率模型的生成网络，所述生成网络包括编码器、瓶颈模块和解码器； 利用所述生成网络将所述源域图像转换为目标域的超声造影图像； 其中，构建生成网络的步骤包括： 在所述编码器和解码器的特征提取路径中引入多尺度结构感知机制，所述多尺度结构感知机制提取所述源域图像的结构先验信息，并将所述结构先验信息融合至所述生成网络的中间特征图中，以引导图像解剖结构的生成； 配置所述瓶颈模块为混合特征提取网络，所述混合特征提取网络至少包含级联设置的状态空间模型单元和KAN单元，利用所述状态空间模型单元捕捉特征序列的长距离依赖关系，并利用所述KAN单元进行非线性特征变换。
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