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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种乳腺病灶图像半监督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：CN120823221B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202511317178.3，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权一种乳腺病灶图像半监督分割方法是由周炜鹏;于海佳;刘建华;王雪;朱永发设计研发完成，并于2025-09-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种乳腺病灶图像半监督分割方法在说明书摘要公布了：一种乳腺病灶图像半监督分割方法。属于医学图像处理和半监督学习技术领域。其解决了在少量标注样本下提升半监督分割网络在复杂乳腺病灶分割场景下的特征提取能力，实现乳腺病灶的精准分割这一技术问题。生成乳腺图像的双尺度图像，使得网络能够从不同尺度学习乳腺病灶的特征，提升网络对大小形态差异过大的乳腺病灶特征提取能力，同时对双尺度图像进行数据扰动，通过生成器对源图像和扰动图像的分割置信图进行互生成，提升网络的稳定性。通过级联逆残差编码特征融合和解码特征融合，利用现有的特征挖掘更多的潜在特征，在少量标注样本下提升网络的分割性能，通过将乳腺图像输入到最终的分割网络可实现乳腺病灶的准确分割。

本发明授权一种乳腺病灶图像半监督分割方法在权利要求书中公布了：1.一种乳腺病灶图像半监督分割方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤： S1、收集乳腺源图像，包括有标签的乳腺源图像和无标签的乳腺源图像，对进行下采样得到，对进行下采样得到，对进行数据扰动得到，对进行数据扰动得到； 和，和，和分别构成三组包含原尺度图像大小和下采样尺度图像大小的双尺度图像； S2、构建乳腺病灶半监督分割网络，所述网络中的工作流程为： S21、将双尺度图像送入共享编码器进行特征编码，生成双尺度编码特征图； S22、将双尺度编码特征图，跨层送入级联逆残差编码特征融合模块，进行跨层特征融合，得到双尺度跨层融合特征图； S23、将双尺度编码特征图送入两个独立的特征解码器，并将双尺度跨层融合特征图通过跳跃连接和对应层的解码特征进行融合，得到双尺度解码特征图和双尺度分割图像； S24、将双尺度解码特征图送入双尺度解码特征融合解码器，对双尺度解码特征图进行逐级特征融合和解码，得到双尺度解码融合特征图和乳腺病灶分割图像； S3、基于有标签图像的监督损失和无标签图像的一致性损失联合训练乳腺病灶半监督分割网络参数，获得最终的分割网络； S4、将待分割的乳腺图像输入最终的分割网络实现乳腺病灶的分割。

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