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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利无创超声血液粘度成像方法、装置、设备、介质及产品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：CN120420002B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-29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：202510872886.7，技术领域涉及：A61B8/06；该发明授权无创超声血液粘度成像方法、装置、设备、介质及产品是由陈昕;钟文豪;陈冕;林浩铭;董磊;陈思平设计研发完成，并于2025-06-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本无创超声血液粘度成像方法、装置、设备、介质及产品在说明书摘要公布了：本申请公开了一种无创超声血液粘度成像方法、装置、设备、介质及产品，涉及血液粘度技术领域。该方法使用基于交叉波束的矢量多普勒成像方法，采集待测量血管的二维血流速度矢量；建立用于描述血液流动的不可压缩纳维‑斯托克斯方程，并编码为损失函数；结合损失函数和物理信息神经网络，构建血液粘度测量模型；血液粘度测量模型包括第一物理信息神经网络和第二物理信息神经网络；将二维血流速度矢量中的二维空间坐标和采集时间作为第一输入数据，二维空间坐标作为第二输入数据，二维血流速度矢量中的二维血流速度作为标签，一起输入血液粘度测量模型，输出血液粘度，形成待测量血管的血液粘度图像。本申请能无创伤地对血管的血液黏度进行成像。

本发明授权无创超声血液粘度成像方法、装置、设备、介质及产品在权利要求书中公布了：1.一种无创超声血液粘度成像方法，其特征在于，包括： 使用基于交叉波束的矢量多普勒成像方法，在预设时间段内采集待测量血管的二维血流速度矢量； 建立用于描述血液流动的不可压缩纳维-斯托克斯方程； 将不可压缩纳维-斯托克斯方程编码为损失函数； 结合所述损失函数和物理信息神经网络，构建血液粘度测量模型；所述血液粘度测量模型包括第一物理信息神经网络和第二物理信息神经网络；所述第一物理信息神经网络用于根据二维空间坐标和采集时间，输出二维血流速度；所述第二物理信息神经网络用于根据所述二维空间坐标，输出血液粘度；损失函数用于根据第一物理信息神经网络输出的二维血流速度、二维血流速度矢量中的二维血流速度和第二物理信息神经网络输出的血液粘度，计算损失； 将二维血流速度矢量中的二维空间坐标和二维血流速度矢量的采集时间作为第一输入数据，所述二维空间坐标作为第二输入数据，二维血流速度矢量中的二维血流速度作为标签，一起输入所述血液粘度测量模型，输出血液粘度，并形成待测量血管的血液粘度图像； 所述不可压缩纳维-斯托克斯方程为： ； ； ； 式中，是流体密度，是二维血流速度矢量场，是采集时间，是梯度算子，是压力标量场，是单位张量，是粘性应力张量，是血液粘度； 所述损失函数为： ； ； ； ； 式中，是总损失，是数据损失，是第一物理信息损失，是第二物理信息损失；是二维血流速度矢量的横向分量，是二维血流速度矢量的纵向分量，是第一物理信息神经网络输出的横向血流速度，是第一物理信息神经网络输出的纵向血流速度，是L2范数；是二维空间坐标的横坐标，是二维空间坐标的纵坐标。

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