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龙图腾网获悉华中科技大学同济医学院附属同济医院申请的专利一种类内区域动态解耦的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：CN119887808B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24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：202510363056.1，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种类内区域动态解耦的医学图像分割方法是由程琪;黄宏伟;邵天胤;张志伟;陈孝平设计研发完成，并于2025-03-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种类内区域动态解耦的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字图像处理技术领域，具体涉及一种类内区域动态解耦的医学图像分割方法，包括以下步骤：S1，数据集预处理；S2，建立三分支基线分割网络：建立学生模型和教师模型；S3，解耦类内区域：将血管类别解耦为困难子区域和容易子区域并施加不同约束；S4，构建动态阈值模块；S5，建立约束优化网络：通过教师模型约束学生模型；S6，训练半监督血管分割网络；S7，分割目标：通过半监督血管分割网络分割血管区域。本发明通过类内区域解耦，将血管图像分为困难子区域和容易子区域。通过对不同区域采取不同优化方式引导模型学习不同类内特征，缓解类内不平衡问题。通过动态阈值模块精确解耦类内不同区域，并为图像生成可学习的阈值。

本发明授权一种类内区域动态解耦的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种类内区域动态解耦的医学图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，数据集预处理：通过互联网收集数据集图像，对所有数据集图像的体素强度进行截断和归一化，并对其进行数据增强，得到增强数据，同时将包含待分割血管的图像进行边界框的划分； S2，建立三分支基线分割网络：以U型网络作为分割的基线网络，建立若干学生模型和教师模型，并将学生模型和教师模型组合为学生——学生模型和教师——学生模型，所有学生模型和教师模型均为具有相同架构但初始化扰动不同的3DU-Net网络； S3，解耦类内区域：将增强数据分为有标签数据和无标签数据，并将血管类别解耦为困难子区域和容易子区域，对困难子区域和容易子区域施加不同的约束；在进行解耦操作时，将其中一个学生模型的预测概率图和另一个学生模型的带噪伪标签送入动态阈值模块得到第一动态阈值；当另一个学生模型生成的概率图的体素的一致性程度大于第一动态阈值时，认为该学生模型在该区域达成一致性，此时该学生模型所在的区域为容易子区域；将教师模型的概率图和所有学生模型的带噪伪标签的平均值送入动态阈值模块得到第二动态阈值，如果教师模型的体素的一致性程度小于第二动态阈值，则认为在此处存在歧义，为困难子区域； S4，构建动态阈值模块：构建动态阈值模块，并通过动态阈值模块对不同困难子区域和容易子区域进行精准解耦； S5，建立约束优化网络：所有学生模型对不同的困难子区域和容易子区域进行表征学习，并通过教师模型对所有学生模型进行一致性约束； S6，训练半监督血管分割网络：通过损失函数对有标签数据和无标签数据进行利用，训练半监督血管分割网络； S7，分割目标：输入待测试图片，由半监督血管分割网络对待测试图片进行测试，完成血管区域的分割。

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华中科技大学同济医学院附属同济医院，其通讯地址为：430014 湖北省武汉市硚口区解放大道1095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”。