杭州电子科技大学;中电数据服务有限公司张继勇获国家专利权
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龙图腾网获悉杭州电子科技大学;中电数据服务有限公司申请的专利一种基于嵌套U型网络的COVID-19病灶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：CN116486068B 。
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：202211205490.X，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种基于嵌套U型网络的COVID-19病灶分割方法是由张继勇;唐江平;周晓飞;李世锋;周振;何帆设计研发完成，并于2022-09-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于嵌套U型网络的COVID-19病灶分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于嵌套U型网络的COVID‑19病灶分割方法，构造一个以RSU为基本单元，经过少量带标签的样本训练获得的COVID‑19分割网络，引入边缘和语义信息增强网络对COVID‑19的表征能力，该网络可以将病灶区域精准快速地分割出来。此外，在标签图像极其有限的情况下，通过半监督学习策略，充分利用大量未标记的图像数据，进一步提升模型的性能表现。
本发明授权一种基于嵌套U型网络的COVID-19病灶分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于嵌套U型网络的COVID-19病灶分割方法，其特征在于：包括以下步骤： 步骤一、以RSU为基本单元，以U型网络结构进行构造，构造嵌套U型网络的主干网络； 步骤二、引入边缘监督模块，捕获丰富的空间细节信息； 步骤三、引入高层语义增强模块，学习病灶区域的位置信息； 步骤四、在解码器部分，通过注意力融合模块将解码器阶段的不同级别的多尺度特征进行特征融合； 步骤五、基于多尺度特征图的融合结果对输入的COVID-19图像进行分割； 步骤六、对上述过程得到的模型M进一步引入半监督策略学习； 步骤七、新增无标签数据，按照标签7：无标签3的比例进行随机选取； 步骤八、使用模型M对步骤七中扩增数据进行预测，生成伪标签； 步骤九、将伪标签和初始标签数据合并为新的标签数据集，同时，将随机选取的数据从无标签数据集中移除； 步骤十、在新标签数据集上对模型M进行再次训练，得到迭代后的模型； 步骤十一、重复执行步骤七-十，直到无标签数据集为空； 步骤十二、得到最终的模型M’。
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杭州电子科技大学;中电数据服务有限公司，其通讯地址为：310018 浙江省杭州市钱塘新区白杨街道2号大街1158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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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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