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龍圖騰網獲悉北京理工大學重慶創新中心;北京理工大學申請的專利基于半監督學習的全自動近紅外靜脈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：CN114170236B 。

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：202111543635.2，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于半監督學習的全自動近紅外靜脈分割方法是由許廷發;沈寧;李佳男;黃詩淇;穆峰;肖予澤設計研發完成，并于2021-12-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于半監督學習的全自動近紅外靜脈分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于半監督學習的全自動近紅外靜脈分割方法，涉及醫學圖像處理的近紅外肢體成像技術領域，方法包括：S1：獲取近紅外的肢體成像制作靜脈分割圖像，進行預處理，構建數據集；S2：構建以遞歸尺度循環神經網絡為主體，重構一致性神經網絡以及分割對抗神經網絡為輔的語義分割模型；S3：訓練并迭代優化語義分割模型。本發明基于構建的有標簽部分和無標簽部分的數據集，通過分別輸入標記數據來訓練分割模型，輸入未標記數據來生成預測圖，并通過重構一致性神經網絡以及分割對抗神經網絡進行優化，提高了模型的精度和速度。

本發明授權基于半監督學習的全自動近紅外靜脈分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于半監督學習的全自動近紅外靜脈分割方法，其特征在于，包括： S1：獲取近紅外的肢體成像制作靜脈分割圖像，并將靜脈部分從原圖像中分割出，并進行預處理，構建數據集，所述數據集包括有監督部分和無監督部分； S2：構建語義分割模型，所述語義分割模型包括三分支的半監督深度學習神經網絡模型，分別為，遞歸尺度循環神經網絡模型、重構一致性神經網絡模型以及分割對抗神經網絡模型； S3：訓練所述語義分割模型，基于所述數據集對所述遞歸尺度循環神經網絡模型進行訓練和特征提取；并通過所述重構一致性神經網絡模型以及所述分割對抗神經網絡模型對所述遞歸尺度循環神經網絡模型進行迭代優化； 所述語義分割模型的訓練，具體包括： S301：將所述數據集有監督部分和對應的預處理圖像輸入到所述遞歸尺度循環神經網絡模型中，進行訓練； S302：將所述數據集無監督部分和對應的預處理圖像輸入到步驟S301訓練后的所述遞歸尺度循環神經網絡模型中，得到分割結果圖以及編碼部分的特征表示； S303：將所述分割結果圖以及編碼部分的特征表示輸入到所述重構一致性神經網絡模型中，輸出重構結果圖，基于所述重構結果圖優化所述遞歸尺度循環神經網絡模型； S304：將所述數據集有監督部分和無監督部分輸入到所述分割對抗神經網絡模型，基于輸出結果對步驟S303得到的所述遞歸尺度循環神經網絡模型進行優化。

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北京理工大學重慶創新中心;北京理工大學，其通訊地址為：401120 重慶市渝北區龍興鎮曙光路9號9幢；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”。