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龍圖騰網獲悉中國科學院深圳先進技術研究院申請的專利一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116433687B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310260088.X，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法是由李嘉陸;王瓊;胡穎;趙保亮設計研發完成，并于2023-03-07向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法在說明書摘要公布了：本申請提供一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法，該方法包括：獲取待分割影像；將待分割影像輸入至多層深度學習模型，得到包括病灶區域的遮照；其中，采用損失函數對多層深度學習模型進行監督訓練，損失函數包括基于互補信息的假陽性?陰性損失函數，基于互補信息的假陽性?陰性損失函數用于表征不同層特征圖之間的互補性信息。該方案充分利用了不同層特征圖之間的互補性信息，對每一層特征圖進行針對性優化以提升分割結果，擁有更高的檢測精度。

本發明授權一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于互補信息的損失函數的影像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待分割影像； 將所述待分割影像輸入至多層深度學習模型，得到包括病灶區域的遮照； 其中，采用損失函數對所述多層深度學習模型進行監督訓練，所述損失函數包括基于互補信息的假陽性-陰性損失函數，所述基于互補信息的假陽性-陰性損失函數用于表征不同層特征圖之間的互補性信息； 所述基于互補信息的假陽性-陰性損失函數包括假陽性損失函數和假陰性損失函數； 其中，所述假陽性損失函數用于抑制深層低空間分辨率的特征圖，以減少非病灶區域被誤認為病灶區域； 所述假陰性損失函數用于約束淺層高空間分辨率的特征圖，以減少病變區域被錯誤歸類為非病變區域； 所述基于互補信息的假陽性-陰性損失函數根據所述假陽性損失函數和所述假陰性損失函數加權和確定； 第i層特征圖的假陽性損失函數為： 其中，GT表示當前所述待分割影像對應的真實病灶區域，而是GT的逆轉，為從相對于當前層特征圖更深一層的特征圖中獲得假陽性分割掩碼；表示特征圖的假陽性分割掩碼與之間的Dice損失函數值； 所述假陽性分割掩碼通過特征圖上的1×1卷積層和Sigmoid函數計算得到： 其中，Conv表示特征圖上的1×1卷積層；Sigmoid表示sigmoid激活函數；表示特征圖和真實病灶區域之間的集合差值運算操作； 所述假陰性損失函數為： 其中，為第i層特征圖對應的假陰性分割模板；表示特征圖的分割結果；表示和之間的Dice損失函數值； 所述假陰性分割模板通過當前所述待分割影像對應的真實病灶區域GT和當前第i層特征圖計算得到： 其中，Sigmoid表示sigmoid激活函數，Conv表示1×1卷積層。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國科學院深圳先進技術研究院，其通訊地址為：518055 廣東省深圳市南山區深圳大學城學苑大道1068號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。