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龙图腾网获悉河北工业大学申请的专利基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影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：CN119991686B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-16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：202510052542.1，技术领域涉及：G06T7/10；该发明授权基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影像分割方法是由许铮铧;陆祥麟设计研发完成，并于2025-01-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影像分割方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医学影像分割技术领域，且公开了基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影像分割方法，该方法包括以下内容：构建监督客户端影像分割网络、无监督客户端影像分割网络、服务器全局网络；构建客户端间交互机制，获得客户端之间的差异损失，通过减少不同种类客户端之间的模型距离来减少全局模型聚合时的模型退化问题，完成高质量聚合的全局模型；利用无监督客户端局部模型性能来动态调整无监督客户端的学习过程中的噪声强度，以适配不同客户端数据集的学习难度，增强无监督客户端的学习质量从而增强全局模型的性能。该方法有助于在联邦半监督的情景下更准确的医学影像分割，提高全局模型的分割能力。

本发明授权基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影像分割方法在权利要求书中公布了：1.基于客户端一致性与自适应扰动的联邦医学影像分割方法，其特征在于，该方法包括以下内容： 加载病例数据：获取心脏疾病分割数据库，数据库以每个病人的ID命名文件夹，每个文件夹内存储着该病例的视觉3D图的切片数据，视觉3D图的切片数据是CT图沿一个维度切分出的2D切片；将某个病例对应的所有切片的影像数据先进行灰度值归一化和标准化记录为原始影像；然后根据病例ID号取得对应的正确分割影像作为训练标注，记录为原始图片标注； 构建并训练基于客户端间一致性与自适应扰动的联邦半监督医学影像全局分割网络； 构建基于客户端间一致性与自适应扰动的联邦半监督医学影像全局分割网络，包括构建监督客户端影像分割网络、无监督客户端影像分割网络、服务器全局网络； 加载的无监督客户端的原始医学影像将首先被送入无监督客户端影像分割网络，原始医学影像会在客户端内被施加一定程度的高斯噪声作为扰动；训练过后的无监督网络会作为监督网络的正则化项与监督客户端的标签一起优化监督客户端网络；两种客户端在本地训练一定轮次后同步上传至服务器网络并加权聚合成全局网络；有效地利用了标签数据与无标签数据构建出了一个信息丰富、泛化性强的全局分割网络； 构建无监督客户端自适应扰动机制；将无监督客户端本地影像数据施加一定程度的高斯噪声扰动；将扰动前后的数据被同时输入到无监督客户端影像分割网络，用于捕捉医学影像中的相对特征信息；通过本地验证模型性能使用固定步长来增加或减少扰动强度以适配每个客户端不同学习难度的最佳扰动强度；得到性能更强的无监督客户端分割网络； 构建客户端间交互机制；监督客户端利用优化过后的无监督客户端的局部模型参数作为本地监督学习的正则化项以减少监督模型与无监督模型之间的参数距离；获得更为相似的本地模型在进行全局模型聚合时会有效减少由于优化函数不同导致的模型聚合退化问题。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北工业大学，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院330#；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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