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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種基于注釋和預測一致性的半監督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：CN117036285B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05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：202311005204.X，技術領域涉及：G06T7/00；該發明授權一種基于注釋和預測一致性的半監督分割方法是由王帥;翁騰縉;顏成鋼;黃星儒;高宇涵;王健博;何帆;于姍姍;周振;沈洋設計研發完成，并于2023-08-10向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于注釋和預測一致性的半監督分割方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于注釋和預測一致性的半監督分割方法，首先獲取具有模糊分割目標的圖像樣本數據集，對數據集進行數據預處理；然后構建并訓練注釋和預測一致性模型；最后將測試集圖像信息輸入訓練完畢的注釋和預測一致性模型，輸出得到與輸入圖像信息相對應的分割掩膜。本發明將多注釋引入半監督分割，通過多個注釋的多樣性和互補性，提取對象邊界的關鍵信息以實現準確分割。與其他僅依賴單個注釋的半監督方法相比，注釋和預測一致性網絡在處理具有模糊邊界的醫學圖像分割中表現出色。

本發明授權一種基于注釋和預測一致性的半監督分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于注釋和預測一致性的半監督分割方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1，獲取具有模糊分割目標的圖像樣本數據集； 步驟2，對數據集進行數據預處理； 步驟3，構建并訓練注釋和預測一致性模型； 步驟4，將測試集圖像信息輸入訓練完畢的注釋和預測一致性模型，輸出得到與輸入圖像信息相對應的分割掩膜； 步驟3具體方法如下： 注釋和預測一致性模型包含K個有不同初始值的Unet架構網絡，每個網絡分別對應每個注釋； 所述的訓練注釋和預測一致性模型是通過在訓練時不斷的迭代使得所有K個網絡相互學習并對訓練集的預測結果趨于一致實現的；具體是通過每次迭代時所有網絡都執行一致性操作實現的； 所述的一致性操作是對訓練時的每次迭代，每一個網絡都隨機選擇另一個網絡作為對比網絡；在網絡間采用兩種不同的一致性，注釋間一致性和預測間一致性，用以約束網絡間相互學習且保持一致； 所述的注釋間一致性通過對同一圖像的多個注釋執行像素級一致操作，并分離出一致像素集和不一致像素集，只使用可靠的一致像素集的信息訓練網絡； 所述的預測間一致性包括多注釋預測一致性和未注釋預測一致性：多注釋預測一致性用于識別和糾正注釋并細化模糊邊緣注釋，具體是通過將不一致像素集中的注釋替換為在網絡間預測為一致的偽標記像素；未注釋預測一致性通過鼓勵具有不同初始值的網絡為同一樣本產生一致的輸出約束網絡之間對未注釋數據的預測一致性； 注釋和預測一致性模型包含K個不同初始化值的Unet架構的網絡；一致性操作中的注釋間一致性和預測間一致性是通過訓練時使用不同的損失函數實現的；具體的損失函數包括三部分：對注釋間一致的像素集的交叉熵損失對注釋間不一致預測間一致的交叉熵損失對未注釋數據的偽監督交叉熵損失

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