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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基于MedSAM的弱监督三维医学图像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：CN119904467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202411959379.9，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种基于MedSAM的弱监督三维医学图像分割方法是由顾人舒;陈佳亮;苏杭;许佳敏;徐岗设计研发完成，并于2024-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MedSAM的弱监督三维医学图像分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于MedSAM的弱监督医学图像分割方法，意在解决传统医学图像分割依赖大量标注数据、训练耗时费力的问题，提高在标注成本受限条件下的分割性能。它利用深度学习模型特征提取能力，经骨干网络生成类别激活图初步定位目标区域。提出了CSD双向常识防御模块与AMS类激活图叠加模块，前者结合全局信息提升模型鲁棒性，后者确定目标最大范围保障分割效果。结合动态阈值分割策略及MedSAM模型增强热力图，整合语义特征避免依赖原型学习，实现弱监督高精度分割。实验显示其在多数据集性能优于现有方法，应用前景广泛，可用于多种医学影像任务及其他标注成本高需高效分割的领域。

本发明授权一种基于MedSAM的弱监督三维医学图像分割方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MedSAM的弱监督三维医学图像分割方法，其特征在于，包括步骤如下： S1、获取n份目标MRI影像，我们沿着特定的轴对3D图像数据进行切片以生成2D切片，并分为存在目标区域和不存在目标区域两类； S2、进行分类网络训练，得到类激活热力图，或使用其他方式提供CAM类激活热力图；对获得的类激活热力图进行动态阈值分割，得到高响应区域作为初始分割掩码； S3、定义了类激活图叠加模块，对于来自同一患者的全部初始分割掩码，整合全局的语义特征关系，沿着S1中规定的轴向将初始分割掩码进行叠加、最大最小归一化以及动态阈值分割，得到叠加分割掩码；将初始分割掩码和获得的叠加分割掩码进行取交集操作，以减少初始分割掩码中错误激活的信息； S4、定义了双向常识防御模块，它可以双向执行极端检查；如果满足极端条件，则认为帧的类激活映射表现不佳；否则，认为该帧的类激活映射表现良好；对于表现不佳的切片，将其初始分割掩码替换为上一帧或下一帧的初始分割掩码； S5、对于每一帧的初始分割掩码通过掩码边界框提取器得到目标区域的边界框，将边界框和原始图像作为MedSAM模型的输入，得到增强的分割掩码；同时设计了一种基于平均亮度的后处理策略以减少分割结果的错误； S6、对S5中获得的增强的分割掩码，按照S3中的操作进行叠加并替换掉叠加分割掩码，将初始分割掩码和新获得的叠加分割掩码进行取交集操作，再次经过步骤S4以及步骤S5得到最终的分割掩码。

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