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龙图腾网获悉西南科技大学申请的专利一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整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：CN119963577B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-25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：202510052432.5，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整方法是由俞文心;王艺鑫;张志强;陈鹏;何刚设计研发完成，并于2025-01-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整方法，涉及视觉推理技术领域。包括：图像频域变换；高斯频域掩模；相似性计算；动态阈值策略；网络预测结果；损失计算。本发明可以实现高质量的医学图像分割，并使得分割后的结果具有更加清晰的边缘细节。

本发明授权一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整方法在权利要求书中公布了：1.一种用于半监督医学图像分割的傅里叶掩码和自适应阈值调整方法，其特征在于，包括以下步骤： 图像频域变换步骤：通过傅里叶变换将原始输入图像从空间域转换为频域； 高斯频域掩模步骤：将原始输入图像转换为频域后，利用高斯掩模进行处理，得到掩模后的频域图像； 相似性计算步骤：将掩模后的频域图像转换为空间域，并与原始输入图像进行相似性计算，得到相似性计算结果； 动态阈值策略步骤：若相似性计算结果低于阈值的图像，重新调整掩模程度并重复高斯频域掩模和相似性计算的步骤，直到掩模后的空间域图像与原始输入图像的相似性计算结果达标； 网络预测结果步骤：将原始输入图像和经过动态阈值调整后的掩模空间域图像输入分割网络，得到原始输入图像的真实结果和掩模空间域图像对应的预测结果； 损失计算步骤：将原始输入图像的真实结果和掩模空间域图像对应的预测结果转换为频域，并检测高频信号进行高频损失计算； 检测高频信号进行高频损失计算的具体内容为： 首先初始化一个拉普拉斯核，用于检测图像输出Ioutputs中的高频信号： 其中，α、β和γ的值为0、-1、4，首先将拉普拉斯核创建为张量，并扩展为形状1,1,3,3；然后，在通道上重复拉普拉斯核以获得形状1,C,3,3；通过添加深度维度，将内核进一步扩展为形状1,C,1,3,3；接着，使用填充和步幅参数应用高通滤波，卷积运算定义为： High_pass_filter＝F.conv3dimage,kernel,padding,stride； 定义一个高频损失函数来量化真实图像和预测图像中高频信号的差异，损失函数使用之前定义的高通滤波器提取真实值ytrue和预测值ypred的高频信号，高频信号计算如下： htrue＝High_pass_filterytrue； hpred＝High_pass_filterypred； 然后根据L2范数计算高频损失： Lhf＝||htrue-hpred||2。

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