中国科学院深圳先进技术研究院谢耀钦获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院深圳先进技术研究院申请的专利一种模型训练方法、肿瘤分割方法及电子设备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：CN119169026B 。
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：202411226104.4，技术领域涉及：G06T7/11；该发明授权一种模型训练方法、肿瘤分割方法及电子设备是由谢耀钦;秦丽雪;秦文健设计研发完成，并于2024-09-03向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种模型训练方法、肿瘤分割方法及电子设备在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种模型训练方法、肿瘤分割方法及电子设备，其中，该模型训练方法可包括：获取含有肿瘤的原始医学图像；确定原始医学图像的梯度图，并基于梯度图中的局部最大值得到种子点，利用种子点分割原始医学图像，得到至少两个区域；针对每个区域分别生成增强系数，以得到分区域增强图，并根据分区域增强图进行原始医学图像的图像增强，得到增强医学图像；基于原始医学图像和增强医学图像，进行初始分割模型的训练，以得到肿瘤分割模型。本发明实施例的技术方案，解决了无法从医学图像中准确分割出肿瘤的问题。
本发明授权一种模型训练方法、肿瘤分割方法及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种模型训练方法，其特征在于，包括： 获取含有肿瘤的原始医学图像； 确定所述原始医学图像的梯度图，并基于所述梯度图中的局部最大值得到种子点，利用所述种子点分割所述原始医学图像，得到至少两个区域； 针对每个所述区域分别生成增强系数，以得到分区域增强图，并根据所述分区域增强图进行所述原始医学图像的图像增强，得到增强医学图像； 将所述原始医学图像输入到初始分割模型中，得到原始分割结果，以及将所述增强医学图像输入到所述初始分割模型中，得到增强分割结果； 根据所述原始分割结果和所述增强分割结果计算一致性损失，并根据所述一致性损失调整所述初始分割模型中的参数，以得到肿瘤分割模型。
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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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