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龙图腾网恭喜上海理工大学申请的专利一种面向气胸诊断的B超图像分析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：CN114259258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29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：202111407137.5，技术领域涉及：A61B8/08；该发明授权一种面向气胸诊断的B超图像分析方法是由闫士举;邓爽;於天祥设计研发完成，并于2021-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向气胸诊断的B超图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种面向气胸诊断的B超图像分析方法，包括以下步骤：获取肺部区域的超声检查视频，对其进行预处理；使用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到视频特征矩阵；将视频特征矩阵输入训练好的机器学习模型，所述机器学习模型的输出为诊断结果；将视频特征矩阵和诊断结果输出。在B超图像中可依据肺滑动征象来诊断气胸，但医生靠肉眼判断需要一定的时间且对医生有一定的技术与经验要求，与现有技术相比，本发明采用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到的视频特征矩阵能够直观量化反映超声视频中的肺滑动征象运动情况，从而通过计算机技术提高气胸诊断的效率与准确度。

本发明授权一种面向气胸诊断的B超图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种面向气胸诊断的B超图像分析方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取肺部区域的超声检查视频，对其进行预处理；S2、使用一维块匹配算法对超声检查视频进行处理，得到视频特征矩阵；S3、将视频特征矩阵输入训练好的机器学习模型，所述机器学习模型的输出为诊断结果；S4、将视频特征矩阵和诊断结果输出；步骤S2包括以下步骤：S21、在超声检查视频的首帧设置n×m个宏块，每个宏块的大小是k×k个像素，记录每个宏块的中心点，设置一个1×k的权重系数矩阵A，权重系数矩阵中元素的值为1256；S22、获取各个宏块内各个像素点的像素值，得到n×m个宏块像素矩阵，令权重系数矩阵A与各个宏块像素矩阵相乘，得到各个宏块的中心特征矩阵，所述中心特征矩阵的形状是1×k，令i＝2；S23、获取第i帧图像，获取第i-1帧图像中各个宏块的中心点，根据第i-1帧图像中各个宏块的中心点在第i帧图像中设置搜索点，计算宏块在搜索点处的特征矩阵，比较宏块各个搜索点处的特征矩阵与第i-1帧图像中宏块的中心特征矩阵，确定第i帧图像中各个宏块的中心点，计算各个宏块的中心特征矩阵；S24、对于每一个宏块，记录其在第i-1帧图像的中心点与第i帧图像的中心点的距离，作为该宏块的第i-1个水平运动矢量的模；S25、令i+1，重复步骤S23，直至得到各个宏块的第1、2、…、K-1个水平运动矢量的模，K为超声检查视频的总帧数；S26、对于每个宏块，累加宏块的第1、2、…、K-1个水平运动矢量的模，得到各个宏块的运动特征，建立n×m的视频特征矩阵，视频特征矩阵中的元素为各个宏块的运动特征；步骤S23中，确定一个宏块在第i帧图像中的中心点包括以下步骤：A1、将宏块在第i-1帧图像中的中心点投影到第i帧图像，记为中心搜索点，将中心搜索点左侧和右侧r个像素处记为左搜索点和右搜索点，r为大于等于1的整数；A2、分别以中心搜索点、左搜索点和右搜索点作为宏块的中心点，获取宏块内各个像素点的像素值，得到宏块像素矩阵，令权重系数矩阵A与宏块像素矩阵相乘，得到宏块在中心搜索点、左搜索点和右搜索点处的特征矩阵，记为TL、TE和TR；A3、将宏块在第i-1帧图像中的中心特征矩阵记为T，分别计算T与TL、TE和TR的绝对误差和，所述绝对误差和为两个矩阵中各个对应元素的差值的绝对值之和；A4、判断是否满足搜索终止条件，若为是，则输出绝对误差和最小的搜索点的坐标作为宏块在第i帧图像中的中心点，计算宏块的中心特征矩阵，否则，执行步骤A5；A5、以绝对误差和最小的搜索点为中心搜索点，按照预设置的步长缩小r，得到左搜索点和右搜索点，执行步骤A2。

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