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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119888235B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510344681.1，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统是由张彩明;房乐鑫;王康;张勇;李雪梅设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统在说明书摘要公布了：本公开提供了一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统，涉及图像分割技术领域，包括：将待分割的心血管图像输入到学习后的分割模型中，得到分割结果；其中，分割模型采用数据驱动的迭代学习方法，每次迭代中，首先，基于本次训练的图像集，依据图像块的模糊程度和边缘像素比例，构建非边缘集和边缘集；然后，先用非边缘集在分割损失函数约束下训练分割模型，在非边缘集训练后的模型参数基础上，再用边缘集在分布对齐损失函数协同下继续训练，最后，将本轮训练好的模型参数用于下轮的参数初始化；本发明实现训练高效的高精度心血管图像分割，以促进心血管疾病的早期诊断、治疗规划和疗效评估，同时适应计算资源受限的临床环境。

本发明授权一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种数据驱动迭代学习的心血管分割方法，其特征在于，包括：获取待分割的心血管图像；将心血管图像输入到学习后的分割模型中，得到分割结果；其中，所述分割模型采用数据驱动的迭代学习方法，每次迭代中，首先，基于本次训练的图像集，依据图像块的模糊程度和边缘像素比例，构建非边缘集和边缘集；然后，先用非边缘集在分割损失函数约束下训练分割模型，在非边缘集训练后的模型参数基础上，再用边缘集在分布对齐损失函数协同下继续训练，最后，将本轮训练好的模型参数用于下轮的参数初始化；所述非边缘集的损失函数为由交叉熵损失和Dice损失组成的分割损失函数；所述边缘集的损失函数为由分割损失函数和分布对齐损失函数组成的边缘集损失函数；所述分布对齐损失函数，用于最小化非边缘集和边缘集特征分布之间的Wasserstein距离；所述分布对齐损失函数的构建过程为：利用分割模型，从非边缘集和边缘集中分别提取特征；基于提取的特征，估计高斯分布，得到非边缘集特征的多元高斯分布以及边缘集特征的多元高斯分布；在多元高斯分布的协方差矩阵中添加扰动；添加扰动后，计算两个多元高斯分布之间的Wasserstein距离；基于Wasserstein距离，构建分布对齐损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人山东大学，其通讯地址为：250000 山东省济南市高新区舜华路1500号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。