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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利交互融合Transformer的超声图像量化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：CN114863111B 。

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：202210586184.9，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权交互融合Transformer的超声图像量化方法是由汪天富;赵程;雷柏英;夏焙;向卓;陈敏思;陈伟玲;唐子鉴设计研发完成，并于2022-05-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本交互融合Transformer的超声图像量化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了交互融合Transformer的超声图像量化方法，所述方法包括：将所述真实图像输入至已训练的图像分割模型，通过所述图像量化分析模型输出图像分割预测掩码；其中，所述图像分割模型包括若干U型编码解码模块包括卷积神经网络、用于提取空间特征和通道特征的双注意力降维Transformer网络和双向交互融合单元，基于预设的定位方法，对所述图像分割预测掩码进行定位和量化分析，得到量化分析结果。本发明通过双注意力降维Transformer网络提取空间特征和通道特征增强全局上下文信息的学习能力，卷积神经网络和Transformer网络分支之间交互学习，实现局部特征与全局上下文信息之间的双向融合。

本发明授权交互融合Transformer的超声图像量化方法在权利要求书中公布了：1.一种交互融合Transformer的超声图像量化方法，其特征在于，所述方法包括： 采集真实图像； 将所述真实图像输入至已训练的图像分割模型，通过所述图像分割模型输出图像分割预测掩码；其中，所述图像分割模型包括若干U型编码解码模块，若干所述U型编码解码模块依次级联并跳跃连接；每个所述U型编码解码模块包括一个卷积神经网络、双注意力降维Transformer网络和双向交互融合单元，所述双注意力降维Transformer网络用于提取空间特征和通道特征；针对每个U型编码解码模块，基于所述双向交互融合单元，将每个所述U型编码解码模块中的双注意力降维Transformer网络输出的第一特征与每个所述U型编码解码模块中的卷积神经网络输出的第二特征进行融合，得到融合结果，并将所述融合结果分别输入至下一级U型编码解码模块中的双注意力降维Transformer网络和U型编码解码模块中的卷积神经网络中，直至所有U型编码解码模块均被使用； 基于预设的定位方法，对所述图像分割预测掩码进行定位和量化分析，得到量化分析结果。

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