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龙图腾网获悉浙江求是数理医学研究院申请的专利在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的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：CN117541529B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14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：202311243618.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的方法是由吴法;王守超;孔德兴;孔维真设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学图像人工智能技术领域，旨在提供一种在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的方法。包括：构造时空视觉Transformer模型的网络结构：收集超声检查的动态视频数据，构建为数据集集；为空间维Transformer模块临时构建一个用于解码的Transformer结构，然后进行预训练；用动态超声数据集训练、调优和测试时空视觉Transformer模型；在动态超声检查时，提取实时视频的当前帧输入模型，然后执行实时的应用处理，最终输出图像的实例分割结果。本发明能够解决超声实时扫查过程中的实例分割任务，从而简化实例分割流程并实现端到端训练优化；基于Transformer长距离全局注意力机制提取的时空特征，能够提高实例分割准确性；使用掩模自动编码方法进行预训练更容易调优，并且收敛得更快。

本发明授权在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的方法在权利要求书中公布了：1.一种在动态超声实例分割中应用时空视觉Transformer的方法，其特征在于，包括以下步骤： 1构造时空视觉Transformer模型的网络结构：该网络结构包括依次连接的空间维Transformer模块、时间维Transformer模块和混合Transformer模块；在混合Transformer模块之后并列连接像素级解码模块和Transformer解码模块；像素级解码模块和Transformer解码模块共同输出到掩模预测模块；Transformer解码模块还同步输出到类别预测模块； 2收集超声检查的动态视频数据，形成基础数据集；从其中随机选取部分数据进行标注后形成动态超声数据集，并划分为训练集、调优集和测试集； 3为空间维Transformer模块临时构建一个用于解码的Transformer结构；然后利用基础数据集，针对空间维Transformer模块进行基于掩模自动编码方法的预训练； 4利用动态超声数据集训练、调优和测试时空视觉Transformer模型，其网络前向传播的流程包括：空间维Transformer模块对全部图像块进行编码，提取空间维特征；时间维Transformer模块对空间维特征进行编码，提取时空特征；混合Transformer模块对提取的时空特征进行精调；使用像素级解码模块提高精调后时空特征图的分辨率，使用Transformer解码模块对精调后的时空特征进行解码，两个模块的输出共同送至掩模预测模块处理，输出掩模预测结果；Transformer解码模块的同步输出经过类别预测模块处理后，输出类别预测结果；最终对类别预测和掩模预测结果进行后处理，得到实例分割结果； 5在动态超声检查时，提取实时视频的当前帧，输入时空视觉Transformer模型；然后按照步骤4中所述的前向传播流程执行实时的应用处理，最终输出图像的实例分割结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江求是数理医学研究院，其通讯地址为：310030 浙江省杭州市西湖区三墩镇振华路298号西港发展中心西4幢9楼901-24室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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