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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种用于医学图像分割的无监督域适应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：CN118735948B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202410970095.3，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种用于医学图像分割的无监督域适应方法是由顾人舒;苏杭;徐岗;吴向阳;许佳敏设计研发完成，并于2024-07-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于医学图像分割的无监督域适应方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于医学图像分割的无监督域适应方法，该方法首先扩充医学图像数据集的规模和多样性。其次利用对抗生成网络将数据集中源域图像转换为目标域风格，同时利用循环一致性损失确保转换后图像与原图在语义上一致。然后设计包含三个解码器分支的网络结构，利用训练后的三个解码器分支对目标域图像预测并融合，得到伪标签。最后用伪标签在目标域训练分割解码器，用训练好的目标域分割解码器对新的目标域图像进行预测，得到分割结果。本发明多层次缓解了域偏移，提高了模型自适应能力和泛化性，缓解域偏移导致的类别不平衡。

本发明授权一种用于医学图像分割的无监督域适应方法在权利要求书中公布了：1.一种用于医学图像分割的无监督域适应方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一、进行数据增强，扩充医学图像数据集的规模和多样性； 步骤二、利用对抗生成网络将数据集中源域图像转换为目标域风格，同时利用循环一致性损失确保转换后图像与原图在语义上一致； 步骤三、设计包含三个解码器分支的网络结构：去噪分支利用加噪声的标签学习域无关的分割特征；源域监督分支在源域图像上训练；目标域监督分支在转换后的目标域风格图像上训练，自适应目标域； 步骤四、利用训练后的三个解码器分支对目标域图像预测并融合，得到伪标签； 所述三个解码器分支具体实现过程如下： 步骤3.1、去噪分支Dxs；δ，其中δ表示去噪解码器的参数；将源域图像xs和其标签ys输入去噪分支，通过扩散模型对标签施加高斯噪声，得到噪声标签yt；共享编码器Exs，xt，xs →t；δ将噪声标签yt和源域图像xs作为输入，生成去噪多尺度特征；去噪解码器Dxs；δ将去噪多尺度特征作为输入，预测去噪后的标签；通过优化去噪重建损失，使得去噪分支能够学习到域不变的语义信息； 步骤3.2、源域监督分支Dxs；φ，其中φ表示源域监督解码器的参数；将源域图像xs输入共享编码器Exs，xt，xs→t；δ提取源域多尺度特征，将源域多尺度特征输入源域监督解码器Dxs；φ，预测源域图像的分割结果，源域监督分支采用类别权重损失函数，通过优化源域监督损失，保证在源域数据上的分割精度； 步骤3.3、目标域监督分支Dxs→t；ψ，其中ψ表示目标域监督解码器的参数，通过对风格转换后的目标域图像xs→t进行语义分割，实现像素级别到特征级别的自适应；将xs→t输入共享编码器Exs，xt，xs→t；δ提取目标域多尺度特征，再输入目标域监督解码器Dxs→t；ψ，预测分割结果；目标域监督分支设计了域自适应加权交叉熵损失，促进解码器Dxs→t；ψ自适应目标域数据的语义信息； 步骤五、用伪标签在目标域训练分割解码器； 步骤六、用训练后的目标域分割解码器对新的目标域图像进行预测，得到分割结果。

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