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龍圖騰網獲悉浙江工業大學申請的專利一種CT影像中基于局部標注的肋骨主動對比學習分割模型構建方法及系統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：CN119399234B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-23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：202411294855.X，技術領域涉及：G06T7/136；該發明授權一種CT影像中基于局部標注的肋骨主動對比學習分割模型構建方法及系統是由潘清;楊育恒;尤堃;張躍華;方路平;陸飛設計研發完成，并于2024-09-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種CT影像中基于局部標注的肋骨主動對比學習分割模型構建方法及系統在說明書摘要公布了：本發明提供了一種CT影像中基于局部標注的肋骨主動對比學習分割模型構建方法及系統，本發明先利用對比學習從大量無標注樣本中提取出公共特征，減少模型對標注樣本的依賴，同時再通過主動學習挑選出數據集中具有代表性和高價值性的樣本作為待標注樣本，并通過像素熵找出這些待標注樣本中的高不確定性區域來局部標注，進一步減少標注量，并將一些高置信度的預測結果作為偽標簽加入訓練池，擴充訓練樣本。本發明篩選出更具代表性的樣本進行學習，既減少了樣本過擬合的可能，又縮減了模型的訓練成本。

本發明授權一種CT影像中基于局部標注的肋骨主動對比學習分割模型構建方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種CT影像中基于局部標注的主動對比學習肋骨分割模型構建方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：獲取數據集；所述數據集包含無標注胸部CT影像樣本和標注的胸部CT影像樣本； 步驟二：基于部分無標注胸部CT影像樣本獲取骨像素塊以及其相鄰像素塊構成的骨像素塊對，基于骨像素塊對采用像素對比學習對包含編碼器的對比學習模型進行預訓練； 步驟三：將預訓練好的對比學習模型中的編碼器權重賦值給分割模型的編碼器后，用標注的胸部CT影像樣本進行訓練微調，利用微調好的分割模型對數據集中剩余的無標簽胸部CT影像樣本進行多視圖預測，根據預測結果區分高不確定性樣本和高置信度樣本；其中預測結果相同的視圖個數越多，則多視圖的意見越趨于一致，樣本的置信度越高； 步驟四：將高置信度樣本的預測結果作為偽標簽直接滑窗裁剪加入訓練池和或獲取高不確定性樣本的像素熵分布，將高熵區域送給專家標注并將標注好的區域滑窗裁剪加入訓練池； 步驟五：基于訓練池的數據對分割模型進行訓練，獲得構建好的分割模型。

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