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龙图腾网恭喜上海交通大学医学院附属上海儿童医学中心;杭州深睿博联科技有限公司;北京深睿博联科技有限责任公司申请的专利一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及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：CN119515965B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-22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：202510089179.0，技术领域涉及：G06T7/70；该发明授权一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及方法是由张玉奇;刘贻曼;陈丽君;李泽忠;刘小青;俞益洲;李一鸣;乔昕;董斌;吴兰平;袁加俊;赵列宾设计研发完成，并于2025-01-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及方法，系统包括：采集模块、构建模块和定位模块；采集模块用于采集多个标准视图下的超声心电图视频，并将带有标签的超声心动图视频作为样本数据集；构建模块用于基于数据集，构建室间隔缺损定位模型，室间隔缺损定位模型采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经优化后的YOLOv5模型两部分；定位模块用于利用室间隔缺损定位模型，完成室间隔缺损定位。本发明提出一种时空解耦网络，它通过分离超声心动图视频中的时序和空间特征进行高效分析，实现了室间隔缺损的视频级分类与分流区域的精确定位。

本发明授权一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于TSDNet的室间隔缺损定位系统，其特征在于，包括：采集模块、构建模块和定位模块；所述采集模块用于采集多个标准视图下的超声心电图视频，并将带有标签的超声心动图视频作为样本数据集；所述构建模块用于基于所述数据集，构建室间隔缺损定位模型，所述室间隔缺损定位模型采用TSDNet网络架构，包括判断超声心动图视频阴阳性的UniFormer模型和检测室间隔缺损病灶区域的经优化后的YOLOv5模型两部分；第一步视频分类采用UniFormer架构，用于处理8帧输入窗口以进行VSD二元分类；第二步利用优化后的YOLOv5模型在单帧内进行VSD定位；其中，时间分支采用改进的UniFormer骨干网络进行VSD分类，设计了基于解耦特征的时序注意力增强模块，用于在UniFormer的输入阶段，接收原始序列；空间分支采用改进的YOLOv5架构进行VSD区域定位，设计了特征重构增强模块，接收单帧图像和解耦特征；对于输入视频中的每一帧，时间分支处理以当前帧为中心的8帧窗口，而空间分支则用于处理当前帧本身；所述定位模块用于利用所述室间隔缺损定位模型，完成室间隔缺损定位。

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