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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统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：CN117934508B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19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：202410091378.0，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统是由徐雪妙;张蔚文;张怀东设计研发完成，并于2024-01-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统，该系统通过模拟不同站点医学图像的亮度、对比度、饱和度和图像噪声的变化，来分析医学图像分割模型网络参数的域特定性，通过引入正则化项的方式限制具有高域特定性的网络参数更新，防止分割模型在新站点过拟合于域特定性特征，从而解决跨站点医学图像增量分割任务中的灾难性遗忘问题。本发明提高了跨站点医学图像分割的平均性能，降低了增量学习过程中的知识遗忘程度。

本发明授权基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统在权利要求书中公布了：1.基于域特定性正则化的跨站点医学图像增量分割系统，其特征在于，包括： 初始站点数据导入模块，用于获取来自首个站点的数据，包含医学图像和分割掩码，并对该数据进行预处理得到统一大小的图像和分割掩码； 分割模型初始化训练模块，用于构建U-Net分割模型，并使用预处理后的首个站点的医学图像和分割掩码来初始化训练分割模型，得到初始化训练的U-Net分割模型； 分割模型网络参数分析模块，用于分析训练完成的U-Net分割模型的参数域特定性，对训练U-Net分割模型使用的医学图像进行亮度、对比度和饱和度的增强，将增强前、后的医学图像分别送入U-Net分割模型进行预测得到两次输出，计算U-Net分割模型的两次输出差异，对该差异进行一次反向传播，得到分割模型梯度，即为U-Net分割模型的参数域特定性； 新站点数据导入模块，用于导入先前站点训练的U-Net分割模型和每个U-Net分割模型的参数域特定性，并导入来自新站点的医学图像和分割掩码，进行预处理后得到统一大小的图像和分割掩码，即为预处理后的新站点的医学图像和分割掩码； 分割模型增量训练模块，根据得到的预处理后的新站点的医学图像和分割掩码，用上一个站点训练的U-Net分割模型作为预训练模型进行增量训练，在增量训练的过程中，根据分割模型参数的域特定性来定义正则化项，通过域特定性正则化项损失来约束具有高域特定性的模型参数的更新，得到增量训练的U-Net分割模型； 分割模型预测模块，将增量训练的U-Net分割模型用于医学图像分割的精准预测。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南理工大学，其通讯地址为：510640 广东省广州市天河区五山路381号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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