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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利超声图像的基准图像的生成方法、装置、设备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：CN114708156B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-18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：202210253006.4，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权超声图像的基准图像的生成方法、装置、设备及存储介质是由郑喜民;胡浩楠;舒畅;陈又新设计研发完成，并于2022-03-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本超声图像的基准图像的生成方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请涉及图像特征处理领域，特别是涉及到一种超声图像的基准图像的生成方法、装置、计算机设备及存储介质，所述方法包括：获取预配置的掩膜信息；获取原始超声图像；将所述原始超声图像与所述掩膜信息进行乘积处理，得到特征区域超声图像；将所述特征区域超声图像输入至深度学习网络，得到第一特征变量；将所述原始超声图像输入至深度学习网络，得到第二特征变量；根据所述第一特征变量得到图像的形状特征，根据所述第二特征变量得到图像的细粒特征；根据所述形状特征与所述细粒特征生成基准图像。本申请能够生成准确且具有可靠的可解释性的基准图，提高预测结果的可靠性。

本发明授权超声图像的基准图像的生成方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种超声图像的基准图像的生成方法，其特征在于，包括：获取预配置的掩膜信息；获取原始超声图像；将所述原始超声图像与所述掩膜信息进行乘积处理，得到特征区域超声图像；将所述特征区域超声图像输入至深度学习网络，得到第一特征变量；将所述原始超声图像输入至深度学习网络，得到第二特征变量；根据所述第一特征变量得到图像的形状特征，根据所述第二特征变量得到图像的细粒特征；根据所述形状特征与所述细粒特征生成基准图像；所述根据所述形状特征与所述细粒特征生成基准图像之后，还包括：将所述原始超声图像与所述基准图像输入至分类网络，基于所述分类网络计算所述原始超声图像相较于所述基准图像的增量；根据所述增量生成归因图；所述将所述原始超声图像与所述基准图像输入至分类网络，基于所述分类网络计算所述原始超声图像相较于所述基准图像的增量，包括；将所述原始超声图像划分为若干个区域子图像；分别将每个所述区域子图像与所述基准图像输入至分类网络，基于所述分类网络计算每个所述区域子图像对分类结果的预测分数相较于所述基准图像的第一贡献量；获取所述基准图像中环境特征的第二贡献量；根据所述第一贡献量与所述第二贡献量确定所述增量；所述根据所述增量生成归因图之后，还包括：获取所述归因图中贡献量最高的目标子区域图像；根据所述目标子区域图像确定所述基准图像的有效特征信息。

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