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龙图腾网获悉北京工业大学申请的专利一种基于数据增强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：CN116205861B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310106797.2，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于数据增强的医学图像分割方法是由付利华;王俊翔;李鑫辉;刘雯雯;张梓通设计研发完成，并于2023-02-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据增强的医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于数据增强的医学图像分割方法，该方法针对医学图像缺乏带标签数据集的现状，通过数据增强的方法扩充数据集进而用来训练分割网络。该方法通过图像配准的方法，并且借鉴了循环生成对抗网络的循环一致性思想，通过基于循环一致性的空间结构配准网络和基于循环一致性的外观结果配准网络生成空间变换配准域和外观变换配准域，同时通过循环一致性损失进一步提升和优化图像配准的准确性；然后通过生成的空间变换配准域和外观变换配准域进行图像配准，从而达到扩充带标签数据集的目的，最终用来训练图像分割网络。本发明解决了带标签医学图像数据集稀缺的问题，并且进一步提升了生成图像的质量，在医学图像分割领域有着广泛的应用。

本发明授权一种基于数据增强的医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于数据增强的医学图像分割方法，其特征在于，对给定的少量带标签图像和大量不带标签图像，进行如下操作： 1收集核磁共振医学图像，其中包括带标签图像以及不带标签图像，假设共有n幅图像； 2首先选定一幅带标签图像作为源图像，除源图像外其余的n-1幅图像作为目标图像；每次选择一幅目标图像和该源图像成对地作为输入送入基于循环一致性的空间结构配准网络进行训练，经过多次迭代优化后，得到该源图像对应的基于循环一致性的空间结构配准网络； 3依次将除源图像外其余的n-1幅图像作为目标图像与选定的源图像成对地输入训练后的基于循环一致性的空间结构配准网络，获得n-1个空间变换配准域； 4然后仍然将2选定的图像作为源图像，除源图像外其余的n-1幅图像作为目标图像；每次选择一幅目标图像和该源图像成对地作为输入送入基于循环一致性的外观结构配准网络进行训练，经过多次迭代优化后，得到该源图像对应的基于循环一致性的外观结构配准网络； 5依次将除源图像外其余的n-1幅图像作为目标图像与选定的源图像成对地输入训练后的基于循环一致性的外观结构配准网络，获得n-1个外观变换配准域； 6将选定的源图像依次和3得到的n-1个空间变换配准域进行运算，即得到n-1幅具有不同空间结构的生成图像； 7将选定源图像的分割标签依次和3得到的n-1个空间变换配准域进行运算，即得到这n-1幅具有不同空间结构的生成图像的分割标签； 8将这n-1幅具有不同空间结构的生成图像依次分别和5得到的n-1个外观变换配准域进行运算，即可得到n-1×n-1幅具有不同空间结构和不同外观结构的最终生成图像； 9将8和7生成的n-1×n-1幅带标签图像训练图像分割网络； 10输入待分割图像，输出该图像对应的分割标签。

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