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龍圖騰網獲悉西安電子科技大學申請的專利基于交叉偽監督的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：CN119785034B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26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：202411988517.6，技術領域涉及：G06V10/26；該發明授權基于交叉偽監督的醫學圖像分割方法是由路文;王曉琴;劉易;李碩;何立火設計研發完成，并于2024-12-31向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于交叉偽監督的醫學圖像分割方法在說明書摘要公布了：本發明提出了一種基于交叉偽監督的醫學圖像分割方法，實現步驟為：獲取訓練和測試樣本集；構建基于強弱擾動一致性的交叉偽監督的醫學圖像分割網絡模型并對其進行迭代訓練；獲取醫學圖像分割結果。本發明通過第一支網絡對弱擾動后的樣本進行強擾動再進行圖像級強擾動分割，同時第二支網絡對弱擾動后的樣本進行特征級強擾動分割，并通過交叉偽監督模塊分別計算圖像級和特征級強擾動分割子網絡的交叉偽監督損失，實現了強弱擾動一致性，避免了現有技術過分依賴弱擾動導致的訓練偏差累積的缺陷，能夠更好地學習圖像中復雜的邊緣特征，與現有技術相比，有效提高了分割精度。

本發明授權基于交叉偽監督的醫學圖像分割方法在權利要求書中公布了：1.一種基于交叉偽監督的醫學圖像分割方法，其特征在于，包括如下步驟： 1獲取訓練樣本集和測試樣本集： 對包括多個像素類別的Zs幅帶有標簽的3D醫學圖像進行預處理，并將預處理得到的Ks幅2D醫學圖像中的N幅2D醫學圖像及其標簽組成有標簽訓練樣本集，將剩余的2D醫學圖像中半數以上作為無標簽訓練樣本集，其余的2D醫學圖像作為測試樣本集，其中，Zs≥200，Ks≥2000， 2構建基于交叉偽監督的醫學圖像分割網絡模型： 構建包括弱擾動模塊和與其級聯且并行排布的第一支網絡和第二支網絡，以及與該兩個支網絡的輸出端連接的交叉偽監督模塊的醫學圖像分割網絡模型O；其中第一支網絡包括級聯的強擾動池、圖像級強擾動分割子網絡和擾動恢復池；第二支網絡包括級聯的特征級強擾動分割子網絡和擾動重做池；圖像級強擾動分割子網絡以及特征級強擾動分割子網絡的輸出端還與交叉偽監督模塊連接； 3對醫學圖像分割網絡模型進行迭代訓練： 將標簽訓練樣本集和無標簽訓練樣本集分批次作為醫學圖像分割網絡模型O的輸入進行迭代訓練，得到訓練好的醫學圖像分割網絡模型O*； 4獲取醫學圖像的分割結果： 將測試樣本集作為訓練好的醫學圖像分割網絡模型O*中圖像級強擾動分割子網絡P*的輸入進行前向推理，得到每個測試樣本的分割結果圖。

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西安電子科技大學，其通訊地址為：710071 陜西省西安市雁塔區太白南路2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”。