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龙图腾网恭喜湖南安瑜健康科技有限公司申请的专利基于深度学习的尿酸监测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：CN119741297B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202510245391.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于深度学习的尿酸监测方法是由罗文彩;张瑜设计研发完成，并于2025-03-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于深度学习的尿酸监测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于深度学习的尿酸监测方法，涉及尿酸监测技术领域，包括以下步骤：获取经过预处理后的尿酸检测超声波图像，为后续的深度学习分析提供高质量的数据基础；在经过预处理的超声波图像中，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域；在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的图像信息，对图像信息进行进一步的特征提取。本发明通过深度学习分析预处理后的超声波图像，识别病理特征并进一步提取特征和异常分析，对病理特征位置的图像质量进行评估，确保图像质量正常时再进行识别，提高了尿酸结晶和其他病变的识别精度，减少漏诊和误诊，为临床诊断提供有力支持。

本发明授权基于深度学习的尿酸监测方法在权利要求书中公布了：1.基于深度学习的尿酸监测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取经过预处理后的尿酸检测超声波图像，为后续的深度学习分析提供高质量的数据基础；在经过预处理的超声波图像中，应用深度学习算法对尿酸病理特征进行初步识别，检测出患者的病变区域；在识别出病理特征后，获取病理特征位置处的图像信息，对图像信息进行进一步的特征提取，对提取的特征进行异常分析后，基于异常分析后的特征建立数据分析模型，对病理特征位置处的图像质量进行评估，识别出图像质量异常；在识别出病理特征位置处存在图像质量异常时，以病理特征中心处为原点画出一个面积为S的圆，继续在超声波图像的其他位置随机选取若干个面积为S的圆进行综合分析，将图像质量异常的情况划分为局部异常和整体异常；对于整体异常的超声波图像，发出预警通知，提示相关医疗人员超声波图像拍摄设备存在异常，对于局部异常的超声波图像，建议医疗人员重新扫描病理特征位置处存在图像质量异常的局部区域，获得清晰和准确的局部图像；将图像质量异常的情况划分为局部异常和整体异常的具体步骤如下：确定病理特征的中心位置，记为点，其坐标为，对病理特征位置处的图像区域计算图像质量评估系数；以为圆心，画出半径为R的圆，将该圆的面积记为S；在超声波图像的其他位置随机选取L个点作为圆心，其中，f=1、2、3、4、……、L，L为正整数，记每个点的坐标为，以每个点为圆心，画出半径为R的圆，确保每个圆的面积均为S；对每个随机选取的圆计算图像质量评估系数，将计算得出的图像质量评估系数标定为，其中，表示第f个点对应的图像质量评估系数；将所有随机圆的图像质量评估系数进行综合，计算出一个综合图像质量评估系数，计算的表达式为：，式中，表示综合图像质量评估系数；将综合图像质量评估系数与预先设定的综合图像质量参考阈值进行比对分析，若综合图像质量评估系数小于等于综合图像质量参考阈值，则将图像质量异常判定为局部异常，若综合图像质量评估系数大于综合图像质量参考阈值，则将图像质量异常判定为整体异常。

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