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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法与系统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：CN117934494B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202410117599.0，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法与系统是由卢永毅;陈明锦;杨志景;何永康设计研发完成，并于2024-01-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法与系统，以无监督域适应的方式构建框架，能够极大的缓解严重的性能衰退；本发明通过基于形状指引的方式来构建无监督域适应的框架，能够使得能够在无监督情况下学习医学图像的结构信息，有助于更准确地分割出不同的组织结构和器官，提高分割精度。同时学习形状信息的训练方式相较于生成对抗反式更容易训练。通过基于补全标签掩码的方式来学习器官的形状、结构信息，这能够使得形状学习模型能够针对每一个人得器官形状进行补全，而不是仅仅学习一个数据集中的器官的平均模板。这种方式能在很大程度下降低不同模态、甚至于不同器官之间域间距过大，而导致性能急剧下降的情况。

本发明授权基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种基于形状指引的无监督域适应医学图像分割方法，其特征在于，所述方法包括： 获取源域图像数据和目标域图像数据； 对源域图像和目标域图像进行预处理，获得预处理后的源域图像和目标域图像； 根据预处理后的源域图像对构建的源分割模型和形状指引模型进行训练，获得训练好的形状指引模型、训练好的源分割模型及其网络参数； 基于预处理后的目标域图像数据和训练好的形状指引模型，对构建的伪标签分割模型进行训练，获得训练好的伪标签分割模型及其网络参数；其中，将所述训练好的源分割模型的网络参数作为构建的伪标签分割模型的初始网络参数； 基于预处理后的目标域图像数据、训练好的形状指引模型和训练好的伪标签分割模型，对构建的目标分割模型进行训练，获得训练好的目标分割模型；其中，将所述训练好的伪标签分割模型的网络参数作为构建的目标分割模型的初始网络参数； 将待分割图像输入到训练好的目标分割模型中，得到目标图像分割结果； 其中，获得训练好的形状指引模型具体方法为： 对预处理后源域图像中的分割标签进行遮蔽，获得遮蔽标签的图像； 将遮蔽标签的图像输入构建的形状指引模型中，获得重构分割标签的图像； 设置重构损失函数，根据重构分割标签的图像和分割标签的图像，计算重构损失函数值，并对构建形状指引模型进行参数调整； 当重构损失函数值达到预设值时，获得训练好的形状指引模型。

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