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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法、装置、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：CN119515848B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411652190.5，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法、装置、介质是由林江莉;韩霖;吴良端;陈科;庄艳设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法、装置、介质在说明书摘要公布了：本发明本发明提出一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法、装置、介质，其具体包括首先利用分割算法能够模型对原始乳腺超声图像进行分割，对分割的结果进行形态学处理之后得到乳腺区域图像，然后再将原始超声图像和乳腺区域图像进行通道合成得到融合图像，最后用优化后的目标检测算法模型对融合图像进行乳腺肿瘤的检测。通过先验知识的掩码图像和原始图像融合预处理方式可以大大降低非肿瘤区域的干扰，降低肿瘤识别的假阳性率。同时，利用大尺度卷积和编程梯度信息对目标检测算法进行了改进，可以更好的获取不同尺度的肿瘤及周边信息，提升肿瘤检测的效果。

本发明授权一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法、装置、介质在权利要求书中公布了：1.一种基于先验解剖知识的超声乳腺肿瘤识别方法，其特征在于，所述方法包括步骤： 步骤S100、利用分割模型对原始乳腺超声图像进行分割得到乳腺区域的掩码图像mask； 步骤S200、将所述乳腺区域的掩码图像与原始乳腺超声图像进行通道融合得到融合图像，具体包括： S210、计算所述原始乳腺超声图像中rgb三个通道的均值得到原始单通道乳腺超声图像； S220、在所述原始单通道乳腺超声图像中，根据掩码图像mask中为1的位置保持像素值不变，mask中为0的位置使用所述原始单通道乳腺超声图像中所有像素值的均值替代，得到融合的单通道乳腺超声图像；S230、将所述融合的单通道乳腺超声图像替换掉原始乳腺超声图像中rgb三个通道中的一个通道，得到融合图像； 步骤S300、将所述融合图像输入目标检测模型进行检测得到肿瘤检测结果；所述肿瘤检测结果包括肿瘤定位框以及定位框对应的置信度、良性和恶性类别的概率； 其中，所述目标检测模型包括主干提取网络、加强特征提取网路、特征解耦头、可编程梯度信息分支；所述主干特征提取网络使用EfficientNet的主干提取网络作为目标检测模型的主干特征提取网络，所述EfficientNet的不同层通过不同尺度的MobileInvertedResidualBottleneckBlock的堆叠方式形成；所述加强特征提取网络部分使用了GELAN和基于UniRepLKNet进行优化的SPPF结构，其输入为所述主干特征提取网络的输出；所述特征解耦头的输入为所述加强特征网络的输出，用于将所述加强特征提取网络的输出解码成定位与分类结果；所述可编程梯度信息用于提供一个支路的梯度信息，帮助主干提取网络更快更好的收敛，所述可编程梯度信息分支的输入有两部分，一部分是主干提取网络的输出，另一部分则是经过尺寸调整处理之后的所述原始乳腺超声图像，输出即为所述特征解耦头的输出。

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