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龙图腾网获悉重庆理工大学申请的专利一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤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：CN118710665B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202410881056.6，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法是由黄同愿;柳春源;陈华宇;吴梓鹏;杨轶焓;朱小蕊设计研发完成，并于2024-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法在说明书摘要公布了：本发明提出了一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法，属于图像分割领域。在步骤S1中，对BraST2018数据集的T1序列数据进行切片处理，并对不含肿瘤的切片数据进行部分遮挡；在步骤S2中，生成病灶与健康图像数据对，使用脑肿瘤样本掩膜构建最小外接矩形遮挡，将病灶区域还原为健康组织；在步骤S3中，通过S2所得数据对，利用对比信息引导扩散模型进行去噪，生成病灶标签。此后，用有标签数据进行预训练，并对无标签数据通过预训练模型生成伪标签，然后与标记数据一同带入模型进行再训练过程；在步骤S4中，使用结构性对比损失，提升模型在伪标签置信度不足情况下的信息挖掘能力；在步骤S5中，仅用少量标记数据进行训练和验证。本发明通过构建一种基于对比引导扩散模型的半监督分割方法，在仅需少量标记数据的前提下，实现了MRI脑肿瘤的病灶分割。该方法解决了传统深度学习分割方法过度依赖大量标记数据的问题，提高了模型在少量标记数据条件下的分割性能。

本发明授权一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割方法，其特征在于，所述方法包括： S1：MRI脑肿瘤样本的数据获取与预处理； S2：构建脑肿瘤样本对应的健康组织生成模型； S3：构建基于对比引导扩散模型的MRI脑肿瘤半监督分割框架； S4：构建一种新的结构相似性对比损失函数； S5：对基于对比引导扩散模型的半监督MRI脑肿瘤分割框架进行训练与验证； S3、构建基于对比引导扩散模型的MRI脑肿瘤半监督分割框架，包括： 对比引导扩散模型的半监督医学病灶图像分割框架，分为两个阶段组成，1步骤S22生成阶段：采用扩散模型对有标记和未标记数据中的病灶区域进行处理，通过标签和伪标签计算最小外接矩形的遮挡策略，得到配对的病灶图像和健康图像数据对；2分割阶段：以扩散模型为基础建立分割模型，利用标记数据的掩膜标签作为初始输入图像x0，通过前向扩散过程qxt|xt-1转变噪声图像xT，在逆向去噪过程中，引入了两个条件：将步骤S22中所得配对的病灶图像c1和其对应的健康图像c2数据对，因此逆向去噪过程为pθxt-1|xt,c1,c2，在每一步去噪过程中，将病灶图像和对应的健康图像逐通道地连接到去噪网络输入中；以U-net作为去噪网络，并且在下采样和上采样中分别加入了空间注意力机制，使得网络在全局范围内自适应地关注图像中的病灶区域；利用对比信息引导扩散模型去噪，生成病灶标签；用有标签数据进行预训练后，对无标签数据通过预训练模型生成伪标签，然后再与标记数据一同带入模型进行再训练过程； 所述步骤S4，构建一种新的结构相似性对比损失函数，使用SSIM代替余弦相似度作为相似度度量函数；对比损失通常是最小化正样本距离，最大化负样本距离的计算方式，具体如下： 其中μx和μy是图像x和y的均值，和表示方差，σxy是协方差，C1和C2是稳定常数，避免分母为0。

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