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龙图腾网获悉四川省肿瘤医院申请的专利基于超声波的胃壁蠕动检测方法、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：CN121606318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-28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：202610141948.1，技术领域涉及：A61B8/08；该发明授权基于超声波的胃壁蠕动检测方法、装置、设备及存储介质是由卢漫;韩丽;李婷婷;李媛;李娟;何传世设计研发完成，并于2026-02-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于超声波的胃壁蠕动检测方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于超声波的胃壁蠕动检测方法、装置、设备及存储介质，涉及超声成像技术领域，方法通过高帧率超声探头连续采集胃窦前壁横断面的动态回波信号，确保原始数据的高时空分辨率；再通过采用相位跟踪与互相关算法分析相邻帧图像的差异，将胃壁运动转化为可量化的离散位移矢量场；下一步将离散位移场拟合为连续传播轨迹，直观呈现蠕动波从胃体向幽门的推进过程；其次，通过多尺度特征融合算法从轨迹中提取传播速度、蠕动强度等关键动力学参数，实现了从定性观察到定量评估的跨越；最后通过矢量箭头与彩色编码的融合可视化，同时展现蠕动波的传播方向、速度和强度三维信息，较为明显地提升了对于胃壁蠕动的检测精度。

本发明授权基于超声波的胃壁蠕动检测方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于超声波的胃壁蠕动检测装置，所述胃壁蠕动检测装置应用于实现一种基于超声波的胃壁蠕动检测方法，所述胃壁蠕动检测方法应用于已具有超声造影剂的受试者胃器官，其特征在于，所述胃壁蠕动检测方法包括： 步骤S1，通过外部预设帧率的超声探头连续获取所述受试者胃器官基于胃窦前壁横断面区域的若干个动态回波信号，得到原始超声图像序列； 步骤S2，通过PBT-CCA联合算法差分所述原始超声图像序列中的相邻帧原始超声图像，基于一对相邻帧得到一个离散位移矢量场； 步骤S21，对所述原始超声图像序列进行预处理，得到预处理后超声图像序列； 步骤S22，对所述处理后超声图像序列的相邻帧图像进行傅里叶变换，基于一对相邻帧得到一个互功率谱； 步骤S23，基于当前互功率谱的峰值位置获取当前相邻帧的图像平移量，并将所述图像平移量定义为初始位移估计值； 步骤S24，通过互相关算法获取当前互功率谱的互相关函数； 步骤S25，以当前初始位移估计值基于当前互功率谱的图像位置为起点，自所述起点以圆周辐射的形式寻找所述互相关函数的互相关系数最大值对应的位移量，并定义为最终位移估计值； 步骤S26，对当前相邻帧的最终位移估计值进行空间插值，得到当前相邻帧的离散位移矢量场； 步骤S3，将所有离散位移矢量场拟合为连续蠕动波传播轨迹； 步骤S31，分别对每个离散位移矢量场进行预处理，基于一个离散位移矢量场得到一个预处理后离散位移矢量场； 步骤S32，通过‌B样条曲线插值算法‌对所有离散位移矢量场进行时空插值，将相邻帧的离散位移矢量场转换为连续位移数据集； 步骤S33，通过所述连续位移数据集计算所述受试者胃器官的传播方向场； 步骤S34，将所述传播方向场输入‌薄板样条曲面拟合模型进行连续轨迹重建，得到所述连续蠕动波传播轨迹； 步骤S4，通过多尺度特征融合算法提取所述连续蠕动波传播轨迹的关键动力学参数； 步骤S41，通过‌高斯金字塔分解算法将所述连续蠕动波传播轨迹分解为若干个不同分辨率的轨迹特征； 步骤S42，分别提取每个轨迹特征的关键动力学参数； 步骤S43，将所有关键动力学参数输入‌多尺度特征融合网络进行融合，得到融合后特征矩阵； 步骤S44，基于所述融合后特征矩阵提取动力学参数集； 步骤S45，对所述动力学参数集进行标准化处理，得到标准化动力学参数集，所述关键动力学参数包括若干个关键动力学参数； 步骤S5，将所述关键动力学参数以矢量箭头的样式叠加至所述连续蠕动波传播轨迹，得到具有突出显示的蠕动波传播方向和蠕动波强度的可视化传播轨迹。

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四川省肿瘤医院，其通讯地址为：610041 四川省成都市武侯区人民南路四段55号；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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