復旦大學章琛曦獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉復旦大學申請的專利注意力引導的非線性擾動一致性半監督醫學圖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：CN115760869B 。
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：202211270772.8，技術領域涉及：G06T7/11；該發明授權注意力引導的非線性擾動一致性半監督醫學圖像分割方法是由章琛曦;李詩曼;宋志堅設計研發完成，并于2022-10-17向國家知識產權局提交的專利申請。
本注意力引導的非線性擾動一致性半監督醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明屬于醫學圖像處理技術領域，具體為一種注意力引導的非線性擾動一致性的半監督醫學圖像分割方法。本發明使用少量標注數據和無標注數據訓練模型進行醫學圖像分割，采用非線性變換進行數據增強，并通過輸出級別和特征級別的一致性進行約束；非線性變換通過隨機生成貝塞爾曲線進行灰度映射實現對比度的變化；輸出級的一致性約束通過交叉偽標簽監督鼓勵不同增強下生成相似的預測標簽；特征級別的一致性約束通過多尺度的注意力感知特征對齊鼓勵網絡學習非線性變化不變的魯棒表征。本發明有效利用無標注數據，通過數據增強提升泛化性，通過無標注數據的信息挖掘提升醫學圖像分割的準確性。本發明適用于所有基于灰度的醫學圖像分割任務。
本發明授權注意力引導的非線性擾動一致性半監督醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種注意力引導的非線性擾動一致性半監督醫學圖像分割方法，其特征在于，分割中使用非線性變換模塊和注意力引導的多尺度特征一致性模塊；其中，非線性變換模塊利用隨機生成的貝塞爾曲線產生多組灰度映射函數，并對每個輸入圖像分別利用單調遞減和遞增的映射函數生成強增強和弱增強圖像；非線性變換模塊通過對圖像進行對比度的調整增大訓練集的樣本信息，幫助模型學習多樣的灰度分布以減小模型過擬合的風險；在注意力引導的多尺度特征一致性模塊中，對每一層解碼器的輸出均計算距離圖，在多個尺度上的操作能夠整合不同尺度的豐富信息來幫助提升分割效果；為了使網絡的表征學習在不同增強變換中更具有魯棒性，使用空間注意力模塊增加對目標區域的關注，利用空間注意力對距離進行重加權以幫助網絡學習更有價值的穩定特征表示；在這兩個模塊對泛化性和網絡表征能力提升的作用下，加上輸出層面的標簽監督和偽標簽交叉監督，得到更高精度的分割網絡。
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復旦大學，其通訊地址為：200433 上海市楊浦區邯鄲路220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”。
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1、本報告根據公開、合法渠道獲得相關數據和信息，力求客觀、公正，但并不保證數據的最終完整性和準確性。
2、報告中的分析和結論僅反映本公司于發布本報告當日的職業理解，僅供參考使用，不能作為本公司承擔任何法律責任的依據或者憑證。
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