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龙图腾网获悉深圳大学申请的专利一种骨CT图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质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：CN118735930B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23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：202410723095.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种骨CT图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质是由王毅;邹夏昊设计研发完成，并于2024-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种骨CT图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种骨CT图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质，该方法包括：获取训练图像及其真实掩码；将真实掩码提取第一特征图，对第一特征图解码得到生成掩码，对真实掩码和生成掩码进行判别；基于判别结果构建第一损失函数，通过第一损失函数进行参数更新得到预训练模型；将训练图像输入预训练模型提取第二特征图，对第二特征图生成训练图像分割结果，构建初始分割模型；计算第一特征图和第二特征图的互信息构建第二损失函数对初始分割模型进行参数更新，得到骨CT图像分割模型进行图像分割。本发明通过预训练学习图像特征，并在图像分割训练中利用互信息构建损失函数更新模型，使模型特征相远离，提高了模型分割预测的准确性和稳定性。

本发明授权一种骨CT图像分割方法、装置、计算机设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种骨CT图像分割方法，其特征在于，包括： 获取骨CT训练图像及其真实掩码； 通过编码器对所述真实掩码进行下采样处理，以提取得到第一特征图； 根据所述真实掩码获取所述骨CT训练图像中包含的目标骨骼种类数量，并根据所述目标骨骼种类数量初始化隐藏空间编码，得到初始隐空间编码； 将所述第一特征图和所述初始隐空间编码跳跃连接后输入至解码器进行解码投影，以得到所述骨CT训练图像的生成掩码； 将所述真实掩码和生成掩码输入至判别器进行判别，并由所述判别器中的输出函数输出包含真实值和伪值的判别结果； 基于判别器的判别结果构建第一损失函数，并通过所述第一损失函数对所述编码器、解码器和判别器进行参数更新，以构建得到预训练模型； 将所述骨CT训练图像输入至所述预训练模型，并通过所述预训练模型中的编码器对所述骨CT训练图像提取得到第二特征图，然后通过所述预训练模型中的解码器对所述第二特征图生成训练图像分割结果，以此构建初始分割模型； 计算所述第一特征图和第二特征图的互信息，并基于所述互信息构建第二损失函数，通过所述第二损失函数对所述初始分割模型进行参数更新，以构建得到骨CT图像分割模型； 通过所述骨CT图像分割模型对指定的骨CT图像进行图像分割处理； 所述基于判别器的判别结果构建第一损失函数，包括： 对所述生成掩码反向推理，得到反向隐空间编码； 计算所述真实掩码与所述判别结果中真实值的熵，得到第一交叉熵损失函数；计算所述生成掩码与所述判别结果中伪值的熵，得到第二交叉熵损失函数；计算所述反向隐空间编码与真实掩码的熵，得到第三交叉熵损失函数； 按照下式，将所述第一交叉熵损失函数、第二交叉熵损失函数和第三交叉熵损失函数求和，得到所述第一损失函数： 其中，表示所述第一损失函数，表示所述第一交叉熵损失函数，D表示所述解码器，G表示所述判别器，f'表示所述第一特征图，c表示所述初始隐空间编码，0表示所述伪值，表示第二交叉熵损失函数，y表示所述真实掩码，1表示所述真实值，表示所述第三交叉熵损失函数，c'表示所述反向隐空间编码。

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