该技术针对传统超声成像在热消融治疗后难以区分低对比度损伤区域的难题，系统融合超声射频数据、组织衰减系数和Nakagami参量，通过CNN深度学习模型实现特征自动提取与人工特征结合，提升识别精度。该技术可实时精准监测乳腺癌、前列腺癌等热消融治疗区域，突破传统超声在气泡消散后的检测局限，为肿瘤原位治疗提供可靠术中评估支持。

技术提供单位：西安交通大学