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龙图腾网获悉大连大学申请的专利一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法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：CN117314884B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202311428266.1，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法是由周东生;谌悦;樊万姝;魏子麒设计研发完成，并于2023-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法，属于计算机视觉及医学人工智能技术领域。采用查询原型来匹配查询特征，从而保持图像内的关联一致性。通过交换支持和查询角色来有效优化网络，在查询引导分支查询到支持和支持引导分支支持到查询之间提出了双引导优化过程，从而进一步缓解了原型偏差问题。另外，本发明提出了一种自适应原型模块，通过针对不同情况使用不同的阈值聚合相似的像素来自适应地生成原型，它在提取全局信息并保留有价值的本地信息的基础上整理相似的本地信息。除此之外，还提出自适应原型对齐损失来进一步优化自适应原型，从而更好地提高原型质量。

本发明授权一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于双向指导原型对齐的小样本医学图像分割方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤1：使用一个支持引导的分支作为主分支，遵循传统的范例利用支持集作为指导来分割查询图像，从ResNet101编码器网络中获取支持集和查询集对应医学图像的特征表示FS和FQ，其中FS为支持特征，FQ为查询特征； 步骤2：使用掩码平均池化操作从支持特征FS中学习得到支持原型PS，通过计算支持原型PS和查询特征FQ之间的余弦相似度来估计初始查询预测掩码Mq，利用初始查询预测掩码Mq和查询特征FQ通过自适应原型模块APM生成自适应查询原型PQ； 步骤3：将自适应查询原型PQ和支持原型PS通过加权聚合形成聚合原型P，计算聚合原型P和查询特征FQ之间的余弦相似度以获得最终查询预测； 步骤3具体包括： 步骤3.1：将自适应原型模块APM输出的自适应查询原型PQ与的支持原型PS进行加权聚合；生成聚合原型P＝{Pf,Pb}，用公式8a和公式8b： Pf＝αPS+1-αPQ,f8a Pb＝βPQ,lb+1-βPQ,b8b 其中，α和β是相应聚合权重；PQ,f表示全局前景原型，PQ,b表示全局背景原型，PQ,lb表示局部背景原型； 步骤3.2：计算聚合原型P和查询特征FQ之间的余弦距离，以生成最终的查询预测掩码用公式9表示： 其中φ表示softmax函数，S为负余弦相似度； 步骤4：将主分支的最终查询预测和特征表示FS、FQ共同输入另一个查询引导的分支中，得到支持预测结果；然后使用双向引导的双分支结构组成的小样本医学图像分割模型进行训练； 步骤5：加载步骤4中的模型，将所需医学图像输入到训练完的小样本医学图像分割模型中，得到相应的分割掩码图像。

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