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龙图腾网获悉西安交通大学申请的专利基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统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：CN119445320B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21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：202411327799.5，技术领域涉及：G06V10/82；该发明授权基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统是由张栋;王娟;杜少毅;杨静;姜珏;袁新设计研发完成，并于2024-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统在说明书摘要公布了：本案涉及基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统，用于解决现有技术对结节诊断缺乏客观量化信息依据，以及由于定性概念因子的语义模糊性所导致的在会诊交流时出现歧义信息与诊断误差。所述系统通过多尺度特征分布学习，进行病灶轮廓提取、不确定误差估计、形态学特征量化和病灶的可解释性识别，有效实现对超声影像中病灶定量分析的自动化和规范化，提升病灶识别精准性和可解释性，对定量分析2D超声影像与辅助临床医生制定准确的诊疗方案具有重要的应用价值。进一步地，所述系统通过在模型训练学习中设计掩码卷积引导的基于混合自编码自监督学习模型，减少人工标注工作量，并提高超声病灶形态特征的精准表达。

本发明授权基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度概率映射形态特征量化的可解释性识别系统，其特征在于： 所述系统包括不确定性误差估计模块、形态特征量化估计模块、可解释性识别模块； 所述不确定性误差估计模块，被配置为学习超声结节图像中病灶区域的多尺度特征分布，获取N个病灶区域的轮廓分割概率映射图，进而获取病灶轮廓和轮廓的不确定性误差，N为设定值，病灶轮廓和轮廓的不确定性误差获取步骤包括：将第i个前馈预测超声病灶可疑区域映射概率记作，则病灶轮廓为：，N为总次数；将不确定度截断值记作，则轮廓的不确定性误差：，其中，表示概率映射图的方差计算函数；所述不确定性误差估计模块包括预设的混合编码器、多尺度解码器；所述预设的混合编码器具有多个第一特征编码层，对原图像进行编码并进行编码特征拼接融合，所述多尺度解码器具有多个第二特征解码层，对拼接融合的特征进行解码融合，获得用于预测病灶区域分割的概率映射图的融合特征；其中，第二特征编码层的数量比第一特征解码层少1，每个第二特征层与大于等于该层尺度的第一特征层进行跳跃连接；在所述预设的混合编码器和所述多尺度解码器中设置有蒙特卡罗剪枝层，进行多尺度特征分布学习； 所述形态特征量化估计模块，被配置基于病灶轮廓和轮廓的不确定性误差，获得结节病灶形态特征量化表示，所述病灶形态特征量化包括病灶区域的尺度、边界、回声质量、成分和钙化的特征量化； 所述可解释性识别模块，被配置先基于轮廓的不确定性误差计算病灶区域，进而获得病灶区域的图像特征，再基于所述图像特征和所述结节病灶形态特征量化表示，将病灶属性进行可视化。

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