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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利甲状腺超声图像自动识别方法、装置、终端及存储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：CN115019046B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-01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：202210767430.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权甲状腺超声图像自动识别方法、装置、终端及存储介质是由黄若冰;黄涵;倪东;程君设计研发完成，并于2022-07-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本甲状腺超声图像自动识别方法、装置、终端及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种甲状腺超声图像自动识别方法、装置、终端及存储介质，通过同时提取横切视图和纵切视图的特征数据，并采用神经网络回归模型根据特征数据来判定横切视图和纵切视图各自的权重，从而对横切视图和纵切视图的识别结果进行加权融合，获得最终的识别结果。与现有技术相比，本发明提取的特征信息更丰富，并能够有侧重地综合两个视图的超声图像识别结果，对超声图像的清晰度依赖性较低，能够自动识别超声图像中的病灶区域。

本发明授权甲状腺超声图像自动识别方法、装置、终端及存储介质在权利要求书中公布了：1.甲状腺超声图像自动识别方法，其特征在于，所述方法包括： 获取超声图像，所述超声图像包括横切视图和纵切视图； 对所述横切视图和所述纵切视图进行同步预处理； 将预处理后的横切视图、纵切视图输入双分支识别网络，获得每个分支提取的特征数据、输出的识别数据； 将所述特征数据输入神经网络回归模型，获得用于反映超声图像重要性的权重数据； 基于所述权重数据对所述识别数据进行加权融合，获得识别结果并输出； 所述双分支识别网络中每个分支均包括Swin-Transformer模型和卷积神经网络模型，两个分支的Swin-Transformer模型共享网络权重参数，每个分支的卷积神经网络模型使用独立的网络权重参数； 还包括预先对所述双分支识别网络进行训练，训练步骤包括： 获取训练数据集，所述训练数据集包括多对横切视图和纵切视图以及对应的标签信息； 对所述训练数据集进行增强处理，以扩充所述训练数据集的样本数量； 根据所述训练数据集中的横切视图、纵切视图以及标签信息对所述双分支识别网络进行迭代训练； 对所述双分支识别网络进行迭代训练时，梯度更新算法中还包括相似性约束，计算所述相似性约束的步骤包括： 获取双分支识别网络提取的特征数据并将所述特征数据输入神经网络回归模型获得权重数据； 基于横切视图和纵切视图的权重数据的比较结果，将训练数据集分为两组； 计算每组训练数据集的相似性约束； 基于横切视图和纵切视图的权重数据的比较结果，将训练数据集分为两组，包括： 根据横切视图权重大于或等于纵切视图权重、横切视图权重小于纵切视图权重将训练数据集划分为相应的两组。

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