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龙图腾网恭喜复旦大学申请的专利一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像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：CN114557719B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-02-18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：202210186208.1，技术领域涉及：A61B8/00；该发明授权一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像方法是由刘欣;李博艺;刘成成;他得安设计研发完成，并于2022-02-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像方法，针对现有超声定位显微成像技术中存在的不足，采用了结合注意力机制、残差学习和上采样操作的端到端的深度卷积神经网络，基于该深度卷积神经网络训练得到定量超声定位显微成像模型，通过该模型准确恢复每一帧原始超声图像中的微泡幅值及位置信息，最后将所有帧的恢复结果进行叠加获取与原始超声图像对应的定量超声定位显微成像图。该方法将深度学习技术与超声定位显微成像相结合，显著提高了超声成像中对微泡幅值信号的解析能力，同时降低了超声定位显微成像的计算复杂度，避免了参数依赖，适用于定量超声定位显微成像。

本发明授权一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力学习机制的定量超声定位显微成像方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1，构建基于注意力机制的深度卷积神经网络；步骤S2，训练所述深度卷积神经网络得到定量超声定位显微成像模型；步骤S3，获取待成像的原始超声图像序列，每帧原始超声图像中含随机分布的微泡；步骤S4，将所述原始超声图像输入至所述定量超声定位显微成像模型中，从而对所述原始超声的每一帧图像中所述微泡的幅值及位置信息进行恢复；步骤S5，将所有帧的恢复结果进行叠加获取与所述原始超声图像对应的定量超声定位显微成像图，其中，所述深度卷积神经网络包含卷积层、多尺度注意力机制模块以及亚像素卷积层，所述卷积层用于提取图像的浅层特征，所述亚像素卷积层用于实现上采样操作，所述多尺度注意力机制模块用于数据深层有效特征的提取，该卷积模块包含两个通道空间注意力模块和一个多尺度融合注意力模块，所述卷积层与所述多尺度注意力机制模块相连接，用于全局残差学习，所述通道空间注意力模块由通道注意力模块和空间注意力模块层叠组成，所述通道注意力模块针对特征图的每个通道学习加权系数，考虑图像的所有区域，所述空间注意力模块针对特征图中每个不同的区域学习加权系数，考虑特征图的所有通道，所述多尺度融合注意力模块由多尺度注意力模块和时空融合注意力模块组合而成，所述多尺度注意力模块包含具有不同感受野的卷积操作、通道注意力卷积以及空间注意力卷积，所述时空融合注意力模块由通道注意力和空间注意力进行跳连接叠加组成，每两个模块之间进行跳跃连接用于局部残差学习。

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