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龙图腾网恭喜深圳大学申请的专利一种用于模型小动物的肌肉超声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：CN115486869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10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：202211093345.7，技术领域涉及：A61B8/00；该发明授权一种用于模型小动物的肌肉超声图像分析方法是由周永进;邓妙琴;田静设计研发完成，并于2022-09-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于模型小动物的肌肉超声图像分析方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于模型小动物的肌肉超声图像分析方法，所述方法包括：对模型小动物的肌肉超声图像进行ROI划分，并从划分后的肌肉超声图像中提取肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征；对所述特征进行统计学分析得到有统计学差异特征，进行基于测试‑重测可信度的重复性分析得到可靠特征；根据有统计学差异特征和可靠特征，得到肌肉超声图像的分析模型；将待分析的模型小动物的肌肉超声图像输入到肌肉超声图像的分析模型进行分析，得到待分析的模型小动物肌肉结构的检测和量化评估结果。本发明可采集活体下模型小动物的肌肉部位的超声图像，具有无创、简便易行且可实现对活体模型小动物肌肉结构的精细检测与可视化的优势。

本发明授权一种用于模型小动物的肌肉超声图像分析方法在权利要求书中公布了：1.一种用于模型小动物的肌肉超声图像分析方法，其特征在于，所述方法包括：获取模型小动物的肌肉超声图像，并对所述肌肉超声图像进行ROI划分，得到划分后的肌肉超声图像；从所述划分后的肌肉超声图像中提取肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征；对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行统计学分析得到有统计学差异特征，进行基于测试-重测可信度的重复性分析得到可靠特征；根据所述有统计学差异特征和所述可靠特征，得到肌肉超声图像的分析模型；将待分析的模型小动物的肌肉超声图像输入到所述肌肉超声图像的分析模型进行分析，得到所述待分析的模型小动物肌肉结构的检测和量化评估结果；所述对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行统计学分析得到有统计学差异特征，包括：对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行正态性检验，得到第一检验结果；若所述第一检验结果服从正态，则对所述第一检验结果进行方差齐性检验，得到第二检验结果；若所述第一检验结果不服从正态，则对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行非参数检验，得到所述有统计学差异特征；若所述第二检验结果满足方差齐性，则对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行独立样本T检验，得到所述有统计学差异特征；若所述第二检验结果满足方差非齐性，则对所述肌肉形态学特征、图像频率特征以及图像纹理特征进行修正方差T检验，得到所述有统计学差异特征。

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