西安电子科技大学路文获国家专利权
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龙图腾网获悉西安电子科技大学申请的专利基于相似性度量半监督对比学习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：CN116309403B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202310196976.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于相似性度量半监督对比学习医学图像分割方法是由路文;徐浩然;王晓琴;朱振杰;郑永;张立泽设计研发完成，并于2023-03-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于相似性度量半监督对比学习医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于相似性度量半监督对比学习医学图像分割方法，具体过程为：将体素格式的待分割医学图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理；构建对比学习半监督分割模型；利用训练集与验证集对构建的对比学习半监督分割模型进行迭代训练，得到训练好的对比学习半监督分割模型；将测试集作为训练好的对比学习半监督分割模型的输入进行前向推理，得到每个测试样本的分割分数。本发明方法解决了现有分割方法中没有利用医学图像中体素数据之间的相似性，导致选取的负对中存在假阴性，影响模型的分割性能的问题。
本发明授权基于相似性度量半监督对比学习医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于相似性度量半监督对比学习医学图像分割方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1，将体素格式的待分割医学图像数据集划分为训练集、验证集和测试集，并对数据集进行预处理； 步骤1中，对数据集进行预处理的具体过程为：对数据集进行虚拟分块，得到虚拟图像块，并计算虚拟图像块之间的相似度，根据相似度筛选每个虚拟图像块的不完全正对集、负对集及完全正对，将每个虚拟图像块对应的不完全正对集、负对集以坐标映射的形式分别存储在不完全正对字典与不完全负对字典中； 步骤2，构建对比学习半监督分割模型； 步骤2中，对比学习半监督分割模型由教师网络和学生网络组成，教师网络和学生网络均采用U-Net中编码器和解码器提取特征并且教师网络和学生网络均在编码器的末端添加特征投影头进行提取特征，特征投影头用于对比学习； 步骤3，利用训练集与验证集对步骤2构建的对比学习半监督分割模型进行迭代训练，得到训练好的对比学习半监督分割模型； 步骤4，将测试集作为训练好的对比学习半监督分割模型的输入进行前向推理，得到每个测试样本的分割分数。
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