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龍圖騰網獲悉廈門大學申請的專利一種可用于不同數據分布下的息肉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：CN116309312B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29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：202310058263.7，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種可用于不同數據分布下的息肉分割方法是由王連生;王昊杰設計研發完成，并于2023-01-18向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種可用于不同數據分布下的息肉分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種可用于不同數據分布下的息肉分割方法，包括以下步驟：S1、獲取息肉的數據集，并對數據集進行預處理；S2、構建息肉的分割模型以及用于對抗訓練的鑒別器；S3、利用對抗學習分別對分割模型和鑒別器進行預訓練；S4、對預訓練后的分割模型進行正式訓練；S5、采用正式訓練后的分割模型進行息肉分割；本發明將對抗訓練和偽標簽方法動態結合，能夠解決數據分布不同時的跨域問題，在數據分布不同的測試集上有較好的泛化能力。

本發明授權一種可用于不同數據分布下的息肉分割方法在權利要求書中公布了：1.一種可用于不同數據分布下的息肉分割方法，其特征在于，包括以下步驟： S1、獲取息肉的數據集，并對數據集進行預處理； S2、構建息肉的分割模型以及用于對抗訓練的鑒別器； S3、利用對抗學習分別對分割模型和鑒別器進行預訓練； S4、對預訓練后的分割模型進行正式訓練； 步驟S4的具體過程為： S41、將目標域息肉圖像輸入到預訓練的分割模型h1，得到目標域熵圖It h,w； S42、將目標域熵圖It h,w繼續作為預訓練的鑒別器D1輸入，利用決定接下來的訓練分支； S43、若則利用源域息肉圖像和相應的標簽以及目標域息肉圖像進行對抗訓練；反之，若則利用源域息肉圖像和相應的標簽以及目標域息肉圖像和偽標簽進行偽標簽訓練； 步驟S43中所述偽標簽的具體生成過程為： S431、將源域的全部圖像及相應的標簽輸入到預訓練的分割模型h1中，可得原型值，計算公式如下： 其中，xt指目標域圖像，fxti指在xt上提取的第i個索引上的特征，指預訓練的分割模型h1預測xt的第i個像素為第k類； S432、將目標域圖像、尺寸縮小為原尺寸0.7倍的目標域圖像、尺寸放大為原尺寸1.5倍的目標域圖像作為預訓練的分割模型h1的輸入，得到相應的三個預測，三張預測對應的像素點的預測平均值得到了最終輸出Pt； S433、對Pt進行降噪處理并生成相應的偽標簽：fxti表示編碼器f提取的目標域圖像x的第i個像素的特征，如果fxti遠離原型ηk，則削弱它屬于k類的概率，反之給予增強，通過以下公式實現： 其中，指特征提取器f的動量編碼器，T被設置為1，ηk指類別k的特征中心；計算得到的像素i上的權重乘以預測后，最終將軟預測轉換為硬標簽獨熱碼將預測某類的預測最高的標簽設置為1，其余類設置為0； S434、利用源域的圖像和標簽、目標域的圖像和偽標簽，通過交叉熵損失Lseg繼續訓練預訓練的分割模型h1，在訓練過程中，偽標簽會隨著原型以及權重ω的變化動態調整； S5、采用正式訓練后的分割模型進行息肉分割。

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廈門大學，其通訊地址為：361000 福建省廈門市思明南路422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”。