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龙图腾网恭喜苏州大学申请的专利基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别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：CN119399566B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-06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：202510007159.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法是由谷飞;吴志文;武婧;马长胜;孙世坤设计研发完成，并于2025-01-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及视频识别以及超声心动图视频自动化分析技术领域，具体提供了基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法，包括对待识别视频进行预处理，得到视频帧集合；其中，所述待识别视频为经食道超声心动图视频；将所述视频帧集合输入到训练好的自动化自发显影识别模型，利用所述自动化自发显影识别模型输出对应的自发显影识别结果；其中，所述自动化自发显影识别模型是根据多个训练数据训练得到的，所述训练数据包括经食道超声心动图视频；所述自动化自发显影识别模型包括注意力图创建模块、时空特征提取模块和分类模块。本发明所述的基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法，能够有效降低数据成本，识别准确性高。

本发明授权基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于增强时空特征网络的自动化自发显影识别方法，其特征在于，包括：对待识别视频进行预处理，得到视频帧集合；其中，所述待识别视频为经食道超声心动图视频；将所述视频帧集合输入到训练好的自动化自发显影识别模型，利用所述自动化自发显影识别模型输出对应的自发显影识别结果；其中，包括将所述视频帧集合输入到所述自动化自发显影识别模型的注意力图创建模块，通过所述注意力图创建模块为所述视频帧集合的每一个视频帧创建自发显影关键区域的注意力图，得到双通道视频帧集合；将所述双通道视频帧集合传输给所述自动化自发显影识别模型的时空特征提取模块，通过所述时空特征提取模块处理所述双通道视频帧集合，捕获自发显影的空间结构特征和时间动态特征，得到自发显影时空表征；将所述自发显影时空表征传输给所述自动化自发显影识别模型的分类模块，通过所述分类模块处理所述自发显影时空表征，得到所述自发显影识别结果；所述自发显影识别结果包括自发显影类型和自发显影程度；所述分类模块包括主分类头和辅助分类头，所述主分类头用于区分所述自发显影类型，所述自发显影类型包括致密类型和非致密类型，所述辅助分类头包括第一辅助分类头和第二辅助分类头，所述第一辅助分类头用于区分第一程度，所述第二辅助分类头用于区分第二程度，所述第一程度为所述非致密类型对应的所述自发显影程度，所述第二程度为所述致密类型对应的所述自发显影程度；其中，所述自动化自发显影识别模型是根据多个训练数据训练得到的，所述训练数据包括经食道超声心动图视频。

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