200万元！华中科技大学附属协和医院拟转让一项胆胰超声识别技术

近日，华中科技大学同济医学院附属协和医院发布科技成果转化公示，医院通过协议定价方式，拟将“一种胆胰系统正常解剖结构的扫查识别系统和方法”相关专利转让给产业方使用，转让总额为人民币200万元。该专利技术发明人为蔺蓉。

该技术提供了一套针对胆胰系统正常解剖结构的超声影像扫查识别系统及方法，其核心用途在于解决胆胰系统超声检查中“识别困难、扫查不完整、依赖经验”等问题。

借助技术手段，为超声检查操作者（如医生、初学者等）提供辅助，使其能够快速、精准地识别线阵超声内镜采集的胆胰系统相关影像，确保扫查过程完整、结果可靠，减少对操作者个人经验的依赖。

胆胰系统超声扫查（尤其是线阵超声内镜检查）作为胆胰疾病早期筛查与病变定位的核心手段，在胰腺癌、胆管结石、慢性胰腺炎等疾病的诊断中发挥着极为关键的作用。线阵超声内镜能够穿透胃壁，直接对胆胰系统进行扫查，清晰呈现脏器结构的细微特征。此外，它还能为可疑病变的穿刺活检提供指引，这直接关系到治疗方案的制定以及患者的预后状况，是临床诊疗过程中不可或缺的重要环节。

临床上，无论是初出茅庐的新手医师，还是具备一定经验的资深医师，在进行胆胰系统超声扫查时，都会遭遇诸多实际挑战。

对于初学者来说，胆胰系统周围的脏器数量众多，解剖结构错综复杂，而且超声影像大多呈现为单通道图像。这种图像对空间结构特征的敏感度极高，医师需要经过长时间的经验积累，才能够精准识别胃区、十二指肠球区、十二指肠降部区等关键部位的细分结构，学习过程可谓漫长。

而即便经验丰富的医师在进行扫查时，结果也极易受到多种因素的干扰。例如，图像质量的不稳定、个体解剖结构的变异以及主观判断的差异等，都有可能引发结构识别的误差，从而对检查的准确性产生不利影响。

当前临床扫查缺少标准化的智能辅助工具，进一步加剧了现存痛点。一方面，传统扫查依靠医师主观判断，缺乏统一的结构识别标准，对于在单通道超声影像中占据更高权重的空间结构特征，缺乏有效的提取方法，从而导致部分细微结构被漏判或误判，增加了漏诊风险。另一方面，扫查流程缺乏系统性的记录与指引，医师无法实时确定已扫查部位和未覆盖区域，容易出现检查不完整的情况；同时，现有技术难以对扫查过程中的中间数据和操作步骤进行规范化存储，不利于后续的追溯分析和流程优化。

此外，传统超声影像识别技术存在天然局限。现有的基于卷积神经网络的图像处理方法大多是针对高光图谱等多通道影像设计的，无法满足单通道超声影像的特征提取需求，从而导致结构识别的准确性较低。

这些问题造成胆胰系统超声扫查操作难度大、一致性差。部分患者由于检查结果不准确或不完整，面临过度医疗、治疗不足或延误病情的风险。因此，迫切需要一款能够精准识别解剖结构、规范扫查流程的智能辅助系统来破解这一行业困境。

该胆胰系统正常解剖结构扫查识别技术，借助“智能算法 + 标准化流程 + 全周期辅助”的创新设计，精准攻克传统扫查的痛点，呈现出三大核心优势。

技术创新方面采用“卷积神经网络 + 注意力增强模型”的深度学习架构，有针对性地解决单通道超声影像对空间结构特征敏感的识别难题。

在预处理阶段，借助图像缩放、切割以及自适应直方图均衡算法，将原始影像统一转换为相同分辨率的单通道图像，为精准识别奠定基础。

在核心识别环节，卷积神经网络（ResNet 或 VGGNet）提取多维卷积特征张量之后，注意力增强模型通过计算各通道权重、融合平均池化与最大池化的结果，强化对高权重空间结构特征的关注，显著降低误判概率。

同时，支持在卷积神经网络的中间或末端增设多个注意力增强模型，进一步优化特征提取效果，使胃区12个细分部位、十二指肠球区4个部位及降部区3个部位的识别更为精准，彻底突破传统算法在超声影像识别准确性方面的局限。

技术搭建起“采集 - 识别 - 反馈 - 指引”的闭环流程，全程协助操作者规范地完成扫查。影像显示模块同步展示原始超声图像、识别结果以及三维立体模拟图。若结果合格，可直接指导结束操作；若不合格，则提示继续采集，避免因主观判断造成流程中断或遗漏。数据库实时存储扫查过程中的中间状态数据、操作步骤、超声影像以及识别结果，既能实现操作全程可追溯，又能借助数据沉淀优化扫查标准。

不论是经验匮乏的初学者，还是资深医师，皆可借助该技术迅速掌握扫查要点，降低个体经验差异对结果的影响。同时，通过未扫查部位提示功能，确保检查覆盖所有关键区域，大幅提升扫查的完整性。

针对传统扫查存在的“学习曲线长、依赖经验”这一痛点，该技术借助智能化辅助，显著缩短了初学者的上手时间。操作者无需长时间积累解剖结构识别经验，只需依据实时识别结果以及三维模拟图的指引，便能快速且精准地定位目标部位。此外，标准化的操作流程与明确的结果判定标准，降低了对操作者专业水平的要求，使得这项技术能够广泛应用于各级医疗机构的胆胰系统超声检查场景。

同时，该技术与线阵超声内镜的临床应用场景相兼容，既能为早期胆胰疾病的筛查提供精准支撑，又能为可疑病变的穿刺活检给予精准引导，有效规避过度医疗或治疗不足的情况，兼顾临床实用性与普适性。

当前AI辅助超声诊断市场已构建起“国际巨头+国内科技企业+创新初创公司”的竞争格局。同类竞品主要围绕消化系统（含胆胰系统）超声影像识别、辅助诊疗进行布局，核心技术路径聚焦于深度学习算法优化、多场景设备适配。不过，在胆胰系统细分解剖结构精准识别、扫查流程标准化指引方面，仍存在差异化突破的空间。

北京视知觉智能科技有限公司，成立于2023年，聚焦超声AI细分领域，旗下拥有智影肌骨超声AI辅助诊疗系统（延伸覆盖部分消化系统场景），目前已完成多轮融资。其核心产品“智影”以肌骨超声为核心，同时布局胸、腹等部位的超声AI模块，能够实现解剖结构实时动态可视化、标准切面参考以及解剖提示功能。

该产品已经适配主流高端超声设备以及国产便携式超声设备，已在100余家医院的疼痛科、康复科等多个科室落地应用。目前，“智影”正拓展消化系统超声应用，已初步实现胆囊、胰腺等脏器的结构识别。

超研股份（Super Research Co.,Ltd.）的全容积超声AI诊断平台备受瞩目。超研股份作为一家聚焦于AI超声领域的创新企业，其核心技术优势主要体现在“自动化扫查+AI分析”的闭环解决方案上。

该全容积超声AI诊断平台借助专利探头与耦合垫设计，能够实现标准化的数据采集。即便无需资深医师操作，也可顺利完成扫查工作。与此同时，AI系统会同步开展影像重建与病灶筛查。

目前，该平台已成功通过NMPA认证与欧盟CE认证。到2024年，其目标是实现国内80%三甲医院相关科室的覆盖。