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龙图腾网获悉北京大学申请的专利一种高度解剖学真实的多器官超声CT影像数据集构建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：CN121074542B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202511107652.X，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权一种高度解剖学真实的多器官超声CT影像数据集构建方法是由孙赫;李玉冰;曾祉竣;郑又嘉设计研发完成，并于2025-08-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高度解剖学真实的多器官超声CT影像数据集构建方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高度解剖学真实的多器官超声CT影像数据集构建方法。本发明根据器官的原始图像，使用人工智能分割模型将器官分割为多类组织，并分配合适的介质参数值，产生一个小规模但解剖学上真实的超声CT仿体数据集；采用超声CT仿体数据集对基础生成式人工智能模型进行微调，生成大规模的新数据，滤除不合理的图像结果并对超出参考范围的介质参数值重新进行调整，从而生成大量多样化且物理上真实的仿体数据；模拟得到声波与仿体相互作用后的输出散射波场，完成大规模的介质参数—波场数据对构建，得到多器官超声CT影像数据集；本发明构建的超声CT数据集具有大规模、多样化和解剖学高度真实的特性，用于实现高分辨率的超声CT影像重建任务。

本发明授权一种高度解剖学真实的多器官超声CT影像数据集构建方法在权利要求书中公布了：1.一种多器官超声CT影像数据集构建方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1使用基于物理的风格迁移方法生成小规模的超声CT仿体数据集，包括多张仿体图像，仿体图像体现组织分割后分配至相应位置的介质参数值； 2使用生成式人工智能进行数据增强： 使用步骤1中生成的超声CT仿体数据集，对基础生成式人工智能模型进行微调，微调后的基础生成式人工智能模型根据步骤1中生成的超声CT仿体数据集生成大规模的新数据；过滤掉不符合解剖学原理的输出结果，并检查介质参数值，如果超出相应组织的介质参数的参考范围，重新分割组织并分配介质参数值，从而生成大量多样化且物理上真实的仿体数据，完成大规模的仿体数据集构建； 3使用数值求解器模拟求解对应波场： 使用波动方程数值求解器求解波场，波动方程为亥姆霍兹方程；其中，介质参数为声速时，波动方程为标准亥姆霍兹方程；介质参数为密度时，波动方程采用在亥姆霍兹方程中添加密度梯度项；介质参数为声衰减时，波动方程使用复波数的亥姆霍兹方程；以精确的超声CT实验装置的参数作为数值模拟的参数，模拟得到声波与仿体相互作用后的输出散射波场，完成大规模的介质参数—波场数据对构建，得到多器官超声CT影像数据集。

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